一直以来，停车场管理是各大物业公司的“心头大患”，非机动车随意进出、临时车辆无法识别身份、出场支付效率低、人工收费有漏洞等来自各个方面的问题，困扰物业已久，急需一种方便且有效的系统，对停车场管理进行升级。
车牌识别设备利用系统庞大的数据库对进出车辆进行管理比对，及时对临时进出车辆的安全性进行辨认，识别嫌疑车辆。后台还能对进出车辆信息进行及时查看，防止收费漏洞的出现。
车牌识别外观
无需主板，脱机语音，脱机显示，脱机收费
无需安装APP软件即可使用支付宝、支付
自主研发，中国，荣获外观专利
识别、显示、补光一体式设计，安装方便
显示屏采用进口灯珠，亮度，超大字体，户外远距离也可清晰分辨
四行字体显示，车牌、停车时长、应缴费用、剩余车位、月租有效期、储值余额等信息一目了然;红绿色字体区分显示,显示更清晰
红绿导光指示，非法车辆显示红色，禁止通行；合法车辆显示绿色，道闸开启
无需转动立柱即可改变显示屏的方向
立柱尺寸：1500*150*100MM
显示区尺寸：305*305MM
人脸识别考勤机是一种新型的存储类考勤机，只需收集职工 的面像并树立档案，当职工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内，考勤机上就会快速的记载考勤情况并保存记载。下面小编给我们介绍一下人脸识别考勤机分类。指纹考勤：这个就是我们现在用的***多的方法，有点在于识别效人脸识别门禁：人脸识别门禁是基于的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠。
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用好的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备技术难度。
随着经济的发展，中小城市机动车增长迅速，非机动车在原有的基数上稳步上升，新型的车种不断增加，城市停车位缺口大，配建停车位严重不足，造成停车位的短缺。另外停车场规划不合理，大多停车场泊车位没按照规划设置，地方大的场地泊车位多，有闲置现象，泊车位没有得到充分利用。而场地小的地方因停车位少而泊车紧张。
车牌识别系统是指能够检测到受路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
经过多年的研究表明，车辆识别与智能化的硬件设备相互配合才是智慧交通未来研究和发展的方向。而车辆识别的主旨是车牌号码的识别，因为车牌号码是车辆的“身份证”，它的重要性促使它成为车辆交通管理中不可或缺的重要组成部分，车牌识别主要是由车辆检测-图像采集-车牌定位-字符分割-字符识别-结果输出等过程构成。
TSINGSEE青犀视频团队研发的车牌识别系统主要通过光抑制屏蔽、电子快门调节、宽动态功能等来实现抓拍车牌，主要应用在智慧交通中的检测报警、超速违章处罚、车辆出入管理、自动放行、高速公路收费管理、车牌号码自动登记等场景中，接下来我们分别来详细概述一下车牌识别在这些场景中的应用。
1.车牌自动识别登记
交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度，能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路监控系统等。
2.车辆出入管理
将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，在通行管理系统采用车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。
那么如何实现车牌识别的呢，下面简单说说：
对现存的车牌识别算法进行了研究，在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough变换进行车牌矫正，其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割，后通过模板匹配实现车牌识别。
移动端车牌识别实现的过程简单为以下几个部分：
图像采集：通过智能手机摄像头拍摄车牌图像。
预处理：灰度化、二值化、边缘增强、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域，车牌切斜校正。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
下面简单介绍移动端车牌识别技术应用领域：
停车管理系统会用到移动端车牌识别，停车管理系统需要做到的是对车辆的管理，特别像占道停车，总没可能安装一个一体机在路边上，然后一个车位安装一个，这会非常耗费成本。移动端车牌识别在占道停车能被非常好地用上，移动端车牌识别会让他们的工作更加的方便，用前端扫一扫车牌就能计费了。尤其是在停车管理系统宕机后系统无法工作，这时候移动端车牌识别手持收费设备就起到了应急作用。
移动警务、移动执法中也会用到移动端车牌识别技术，比如巡逻执勤，交警执法等，因为警务执法人员会每天接触到大量的信息，他们的信息录入需要非常快速的准确的录入下来，所以，在警务通中集成移动端车牌识别sdk，在信息录入效率方面，直接使用警务通设备摄像头扫描车牌即可识别上传车牌信息，让移动警务方面的应用更加的快捷。
车辆保险、现场勘察方面也会用到移动端车牌识别，比如车险移动查勘，他们会将移动端车牌识别与移动端证件识别技术结合起来，如果车辆没有车牌，也可以将车架号识别集成进来，他们在前期也是减少保险服务人员的工作量，并且会提高信息采集的正确率。
汽车服务行业汽修等也会用到移动端车牌识别，比如汽车4S点，汽车维修保养。
汽修服务行业的app上，近也是一个非常火的应用，将移动端车牌识别sdk集成在app上，就能实现手机车牌识别的功能。
