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作者:admin    来源:未知    发布时间:2019-06-12 04:31    浏览量:

  这类特性我们可以称之为“智能策略”。这类智能特性我们可以称之为“基础行为智能”。以信息集成为核心,借助于计算机网络和结构化布线技术,将通信自动化、办公室自动化等彼此隔离的系统集成在一个相互关联、统一协调的系统中,实现酒店内各种信息、资源和任务的共享,满足当今未来商务活动和国际酒店物业管理、人员管理的要求。此外,也可以省去了人员沟通的麻烦,更好地品质服务。智能产品已经随处可见。

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  说到停车场的车辆管理,不由让人想起高峰期堵在出入口的经历。传统的停车场采用的是人工刷卡的模式来管理车辆的,卡片只能简略的记录车辆的进场时间和出场时间,对具体的车辆信息一无所知,不便于管理。

  不过,车牌识别系统的出现优化了停车场的车辆管理模式,甚至实现了“无人值守”的管理模式。据了解,车牌识别系统同时具有视频检测和车牌秒速识别两大技术。可以准确识别进出车辆的车牌信息,记录车辆进出时间并自动计费,车主可通过微信小程序、APP等渠道进行支付,而无需停车取卡。

  智能的车牌识别技术提高了自主缴费的效率,减少了车辆扎堆排队问题,极大的缓 解了高峰期停车场的压力。

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  人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟 踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

  人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展提高,而进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

  人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

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