依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

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　　汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代以后随着计算机技术和光学成像技术的发展，初级应用阶段始于90年后期，以实现美国、德国和日本的技术为主。人脸识别系统成功的关键是是否拥有的核心算法，以及使识别结果达到实用的识别率和识别速度。(威廉莎士比亚、温斯顿、面部识别、面部识别、面部识别、面部识别、面部识别)面部识别系统是生物识别的应用，需要集工智能、机器识别、机器学、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种技术，并结合中值处理的理论和实现，实现核心技术，强大的人工智能。

　　纹理是一种区域特性，因此与区域的大小和形状有关。两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。纹理分析方法按其性质而言，可分为两大类:统计分析方法和结构分析方法。?统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有不同的灰度共生矩阵。?结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。

　　按月租用:有效期内无限次出入；预付款:享受优惠，按停车时间扣费；现金收费:按停车时间缴费出场。随着国家减排的大力推进，如今的汽车领域出现了越来越多的新能源汽车，由于新能源车牌和传统的汽车牌照有一些区别，毕竟新能源汽车是要依靠充电桩进行充电来进行续航的，因而独立开发车牌识别核心算法，遵循国家，率先满足新能源车牌识别，为充电桩行业提供基本的车牌识别功能:充电桩停车/收费管理，车辆进入充电桩停车位，车牌识别相机捕捉车辆信息识别，将识别结果传输到充电桩信息管理平台，判断车辆是充电停车还是普通停车。如果是普通停车，停车费会增加。车主可以通过APP储存和预约车辆，并扫描停车位显示屏上的代码进行支付。