安胜机动车车牌识别系统一体机曲臂道闸杆两行屏车牌识别系统闸杆性90度角运行机构，免除故障而带来360度运转的意外发生。句容机动车车牌识别系统一体机曲臂道闸杆两行屏车牌识别系统自动道闸低噪音：<40db；高节能，设计电机功率：>40w。安胜机动车车牌识别系统一体机曲臂道闸杆两行屏车牌识别系统安全道闸可选配专为道路收费而增设的顶蓬及通道两对红绿灯可选配光隔离长线驱动器，挂接到电脑串行通讯接口。安胜机动车车牌识别系统一体机曲臂道闸杆两行屏车牌识别系统5..红外线对射防砸功能；
智能车牌识别一体机工程识别数据：人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。人脸识别配合程度：现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
人脸识别系统的三大关键技术：1、人脸识别系统基于特征的人脸检测技术：基于对人脸的颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测技术。2、人脸识别系统基于模板匹配人脸检测技术：从已存储的数据库中提取人脸模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人脸图像与从模板库中提取到的模板进行匹配，根据匹配相关性的高低和所匹配的模板大小来确定人脸大小以及位置信息。3、人脸识别系统基于统计的人脸检测技术：通过对于“人脸”和“非人脸”的图像或视频流进行大量的搜集构成人脸正、负样本，并自动存入到人脸样本库中，利用统计方法来强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。