智能車牌識(shí)別一體機(jī)工程識(shí)別數(shù)據(jù)：人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。人臉識(shí)別配合程度：現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。廣州智能車牌識(shí)別一體機(jī)工程

車輛檢測(cè)可以采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測(cè)到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以在有利于識(shí)別的位置開始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備技術(shù)難度。

幾乎所有高新科技都可促進(jìn)其發(fā)展，尤其是信息時(shí)代的來臨，更為該發(fā)展提供契機(jī)。安防工程的技術(shù)要點(diǎn)包括入侵報(bào)警系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、出入口控制系統(tǒng)以及電子巡查系統(tǒng)四
目前道路交通壓力劇增，如何緩解車輛過多的壓力是智慧交通研究中心的關(guān)鍵一環(huán)。而智慧交通是旨在建立起一種大范圍、、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、的交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)，進(jìn)而成為可以有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、交通安全、提高運(yùn)輸效率的重要手段。