在众多车辆中，总不会缺少“黑名单”车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、闯祸逃逸及违章车辆等，一个一个去查太麻烦了，有什么设备可以自动监测呢？车牌识别系统便能如此。只要将违规车辆的号码牌输入到后台系统中，一旦这种非法车辆出来活动，在车牌识别系统监测的路口监测到之后，后台系统便会发出警报，正确率高达99%。车牌识别系统的功能远远不止于此，真地智能车牌识别系统更是在无限的可能中继续探索，不断追求更大的发展。

人脸识别设备是人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别设备是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

系统具备“一张图”管理功能，在集团页面可通过一张图，实时了解集团下辖各分公司信息，并可进入二级图层了解“分公司一张表”、“工地一览表”、“项目排名表”、“设备一张表”、“报警一张表”、“违规一张表”等具体信息。系统支持用户分级管理，集团平台负责管理集团用户，分公司用户负责管理分公司用户及所属工地用户。创建用户时明确用户所属分公司/区域公司、所属劳务公司、对应的上级管理者、以及账户所对应的角色（管理员、分公司用户、劳务公司用户、工地监管员等）

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。1) 牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个较好的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2) 牌照字符分割:完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。3) 牌照字符:识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

车辆身份特征分析系统是基于视频流、图片流的智能车辆识别系统，利用先进的机器学习与大数据技术，通过自动识别车牌与车型信息识别为公安交警部门打击嫌疑、小区三辊闸假牌、套牌等违法行为提供有力保障。结合国际领先的机器学习与深度学习技术，可以对车辆的身份进行识别，包括车牌号码，车身颜色，车辆品牌，车辆子型号，具体年款等。本系统支持多种平台，三辊闸厂家包括windows 平台，linux 平台，arm 平台等，接口丰富灵活。可针对用户对现有卡口监控系统和高清监控系统的应用进行功能升级，用户需提供平台数据调取接口。通过数据调取接口可对接调取卡口实时抓拍图片及卡口视频等资源做后台实时做实时或者离线二次识别。一：机关事业单位车辆智能管理解决方案： 机关事业单位卡口、市政交管系统、平安城市管理系统开发运营类。二：智能停车场车辆管理解决方案：停车场 、商业楼宇、卡口管理系统开发运营类。三：智能称重管理解决方案：地磅称重、集 团物流排队、大宗物品一卡通管理系统开发运营类。四：汽车4S店应用管理方案：4S店车辆管理系统、自助洗车管理系统、加油站车辆管理系统开发运营类。

1.重视稳定度:随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段最需要注意的重点反而是"稳定度"。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。2.确实实测:几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否"言过其实"。因为台湾是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。