目标识别生物特征识别指纹、掌型、眼底纹、虹膜、指静脉、面部、语音、签字、步态等人员编码识别普通键盘、乱序键盘、条码卡、磁卡、IC卡、感应卡物品特征识别金属物、磁性物、炸物、物、特殊化学物物品编码识别条码、ESA标签、二维码等传感与报警传感与报警单元部分包括各种传感器、探测器和按钮等设备，应具有一定的防机械性创伤措施。车辆识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分
车牌识别停车场系统
目标识别生物特征识别指纹、掌型、眼底纹、虹膜、指静脉、面部、语音、签字、步态等人员编码识别普通键盘、乱序键盘、条码卡、磁卡、IC卡、感应卡物品特征识别金属物、磁性物、炸物、物、特殊化学物物品编码识别条码、ESA标签、二维码等传感与报警传感与报警单元部分包括各种传感器、探测器和按钮等设备，应具有一定的防机械性创伤措施。
车辆识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车辆识别过程包括图像采集、车辆定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采集：通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。车辆定位：
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。例如一个车辆系统在白天有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%准确度的车辆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、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)。
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