山西晋中昔阳县维修安装自动车牌识别系统

我公司的车牌识别系统：采用高清车牌识别摄像机对进入停车场的车辆进行车牌识别、图像抓拍，将信息传输给控制器，再上传给电脑、引导车辆进入，并保存记录；在停车场出口通过高清车牌识别摄像机对驶出的车辆进行车牌识别、图像抓拍，在线状态通过计算机判断，对固定车自动放行，脱机状态有停车场控制器判断，对固定车辆放行，并保存记录，如果系统中有语音和显示屏，会驱动其播报和显示车辆信息。对于临时车根据停车时间进行管理，实现车辆的进出和管理。

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。