详细说明
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产品参数
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品牌:万卡通
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材质:不锈钢材质
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类型:智能通道闸机
- 产品优势
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产品特点:
专业从事人行通道闸、无感车牌识别、广告门、升降柱等拥有多项自主知识产权和专利证书公司推出的互联智慧社区解决方案,联通了城市、社区、家庭与个人之间的高效、适用快速通道,实现了人、物互联的现代化智慧生活服务场景。
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服务特点:
公司秉承“诚信为本,品质信心”的经营宗旨,以人才高端化为根本,市场国际化为重点,积极迎接挑战,全力以赴为客户提供高质、高量服务,力创国际化优质企业。
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人脸识别在安防领域的优势
人脸识别技术凭借非接触、高效的特点,成为安防领域的重要工具。机场、地铁站等公共场所通过部署人脸识别系统,可实时比对可疑人员数据库,增强安保能力。同时,企业考勤系统也逐步采用人脸识别替代传统打卡,避免代签问题。该技术的核心在于深度学习模型对五官特征的精准提取,即使佩戴口罩或光线不足,仍能保持较高识别率。然而,隐私问题也引发争议,部分国家和地区已出台法规限制其使用范围。未来,如何在安全与隐私之间取得平衡,将成为技术发展的关键。
7、黑名单功能当遇到有逃费,或者不方便进入该停车场的车辆,可以将其添加至软件的黑明单,同时需将该黑明单下载到控制器里面,无论是脱机还是在线监控状态,摄像机识别到该车牌,控制器均不会让该车牌进场。
添加固定车辆信息时,直接进入该界面进行信息的登记,将在发行报表和人事报表里面个产生一条记录
在车场管理里面点击【打折设置】添加打折方式,一台电脑只能设置一种打折方式。添加打折车牌,输入要打折的车牌点击【添加】即可,可以显示此电脑还未打折的车牌,可以删除未使用打折的车牌。
车牌识别在城市交通管理中的应用场景交通违法监测与查处闯红灯抓拍:车牌识别系统与路口的交通信号灯联动,当车辆在红灯亮起时越过停止线,系统会自动抓拍车辆图像,并准确识别车牌号码。通过与车辆管理数据库对比,获取车辆信息,随后自动生成违法记录,包括违法时间、地点、车辆类型等,为交警部门依法处罚提供有力据。这一举措大大提高了对闯红灯违法行为的查处效率,有效遏制了此类交通违法行为的发生,增强了道路交通。超速行驶抓拍:在城市道路的关键路段设置测速设备,结合车牌识别技术,能够实时监测车辆行驶速度。当车辆超过规定限速时,系统会迅速抓拍车辆照片并识别车牌,同时记录车速等相关信息。这种方式使得交警可以地对超速车辆进行处罚,促使驾驶员遵守交通规则,降低因超速引发的交通事故风险。违法停车监管:在禁停区域部署车牌识别摄像头,系统可以实时监测车辆的停放情况。一旦发现车辆违法停车,会立即抓拍车牌并记录停车时间和地点。相关信息会及时传输到交通管理中心,执法人员可以根据这些信息及时进行处理,保障道路畅通和行人。交通流量监测与分析路口交通流量统计:通过在城市各个路口设置车牌识别设备,能够实时统计通过路口的车辆数量、车型等信息。这些数据经过分析处理后,可以为交通管理部门提供决策依据,例如优化信号灯配时方案,合理调整交通管制措施等,以提高路口的通行效率,缓解交通拥堵状况。路段交通流量监测:在城市主要道路路段上安装车牌识别摄像头,能够持续监测路段上的车流量变化情况。根据这些数据,交通管理部门可以及时发现交通拥堵路段,并采取相应的疏导措施,如引导车辆分流、调整公交线路等,从而优化城市交通流分布,提高整个城市交通网络的运行效率。套牌车检测与打击自动比对识别:车牌识别系统可以实时将识别到的车牌信息与车辆管理数据库中的信息进行比对。当发现同一车牌在不同地点同时出现或车辆特征与登记信息不符时,系统会自动报警,提示可能存在套牌车。这为交警部门及时发现和打击套牌车违法行为提供了重要线索,有效维护了交通秩序和车主的合法权益。追踪查处:一旦确定套牌车嫌疑,通过车牌识别系统的联网功能,可以对嫌疑车辆进行实时追踪。交警可以根据系统提供的车辆行驶轨迹信息,迅速部署警力进行拦截查处,提高了对套牌车打击的度和及时性。
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(一)智能交通管理在智能交通管理系统中,OCR 车牌识别技术发挥着核心作用。它可以实时监测道路上的车辆流量、车速等信息,为交通管理部门提供准确的数据支持,帮助优化交通信号灯控制策略,缓解交通拥堵。同时,通过与交通违法监控系统相结合,能够自动识别和记录车辆的违法行为,如超速、闯红灯、违停等,提高交通执法的效率和准确性,有效维护交通秩序。 (二)停车场管理 对于停车场而言,OCR 车牌识别技术实现了车辆的自动化管理。当车辆进入停车场时,系统自动识别车牌号码,并记录入场时间;车辆出场时,再次识别车牌号码,自动计算停车费用并完成收费流程。这不仅大大提高了停车场的管理效率,减少了人工干预,还为车主提供了更加便捷的停车体验,避免了因取卡、找零等操作而造成的车辆拥堵。(三)安防监控
1 面临的挑战5.1.1 复杂场景识别困难
在实际的交通场景中,车牌识别面临着诸多复杂情况的挑战。例如,车牌可能会被其他物体遮挡,如树枝、广告牌等,这使得车牌的部分区域无法被清晰地识别。据统计,在一些城市的道路监控中,约有 10% 的车牌存在不同程度的遮挡情况。此外,车牌变形也是一个常见问题,如车辆碰撞后车牌可能会弯曲或扭曲,这给字符分割和识别带来了大的困难。解决这些问题需要设计更加鲁棒的算法,能够适应多样化的场景,并具备较强的图像处理和模式识别能力。例如,可以利用多视角图像融合技术,同角度获取车牌图像,以弥补单一视角下被遮挡部分的信息缺失。同时,对于变形车牌,可以采用基于弹性形变模型的算法,对车牌进行矫正后再进行识别。