1.問：如何在鎖的兩端加上保護二極管，保護門禁機？
答：為了保護指紋門禁機不被電鎖的瞬時電壓干擾，強烈建議鎖的兩端增加二極管。二極管型號：FR107
2.問：二極管怎么區(qū)分正負極？
答：請仔細觀察二極管的兩極，其中有銀白色圓環(huán)的一端是負極。
3.問：門禁機安裝好以后，可以開門，但是開門的一瞬間門禁機就死機，按鍵盤和按手指都沒有任何反應？
答：這可能是電鎖工作的一瞬間產(chǎn)生的電感應電壓造成設備死機。請在鎖的兩端加上一個FR107二極管。如增加二極管后仍有問題，請聯(lián)系0755-89602344
4.問：外接有線門鈴怎么接？
答：設備在鍵盤上標有的按鍵為門鈴鍵。
將門鈴安放到適當位置，在門禁機上按門鈴鍵，如下圖畫圈處標示。門鈴接收到信號后會發(fā)出鈴聲。
注意：因為我們提供的是有線門鈴接線端子和按鍵，所以門禁機要安裝門鈴時，要在門鈴回路中串接電源。
5.問：門禁機怎么外接出門按鈕？怎么外接門磁？
答：如圖所示，報警器接線端子為：AL+,AL-。出門按鈕接線端子為：BUT,GND。
6.問：怎么外接報警器？
答：門禁一體機的報警輸出是一個開關信號，可以把它串聯(lián)到簡單報警器的電源回路中，當然也可以用來作為高級報警/監(jiān)控系統(tǒng)的觸發(fā)信號（本機的報警輸出僅支持12VDC的報警器）如圖:
7.問：門禁機接鎖方法。
答：鎖根據(jù)斷電后的狀態(tài)不同，可分為通電常開鎖，通電常閉鎖。如圖分成4種情況：
（1）通電常閉鎖（與指紋機共用電源）
（2）通電常開鎖（與指紋機共用電源）
（3）通電常閉鎖（與鎖單獨供電）
（4）通電常開鎖（電鎖單獨供電）
8.問：門禁一體機配合門禁專用電源使用，請問應該怎么接線？
答：門禁機配合門禁專用電源接鎖，只需要輸出一個繼電器信號到門禁專用電源，然后門禁專用電源直接控制鎖。如圖：
9.問：我有兩個設備，需要控制一把鎖，設備供電用門禁專用電源，請問應該怎么接？
10.問：門禁一體機最多能外接多少個讀頭？
答：目前我們的門禁一體機只能同時外接一個讀頭。如果有多個讀頭，請選擇多門門禁控制器。
11.問：門禁一體機外接讀頭需要支持什么通訊協(xié)議？
答：門禁一體機外接讀頭必須是支持wiegand信號。（wiegand26或者是wiegand34）
12.問：門禁一體機外接讀頭，怎么接線？
答：把外接讀頭的wiegand輸出端子，接入到門禁一體機的wiegand輸入端。
一、車牌定位與字符分割
這是指在已拍攝的圖像中肯定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區(qū)域定位的艱難主要是來自于采集的圖像，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時遭到許多要素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得有一些車牌圖像質(zhì)量呈現(xiàn)不同水平的差別，在普通狀況下，采集的圖像的背景十分復雜，采集圖像是在高速運動中采集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾要素，都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來了艱難，從而影響車牌的辨認率。
二、高分辨率與辨認速度的矛盾
從模仿相機到高清相機，也會引發(fā)圖像的高分辨率與辨認速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在車牌辨認時主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會同時在圖片中呈現(xiàn)多個車牌的辨認。這就對車牌辨認的速度請求很高，車牌辨認系統(tǒng)關于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)Ρ嬲J系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對車輛抓拍率和車牌辨認精確率的提升。
三、車牌辨認系統(tǒng)的順應性急需增強
目前我國的車牌辨認產(chǎn)品都請求所辨認的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌普通都不能精確辨認。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被辨認的問題。此外，在有些現(xiàn)場環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設在最合理位置，會形成圖片中車牌不同水平的偏移。
四、車牌辨認系統(tǒng)對污損車牌的辨認效果不好
在公路和城市內(nèi)的實踐應用過程中，很難保證所觸及到的車牌都是沒有污損的，車牌在運用幾年之后，難免會呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是規(guī)范潔凈的車牌，因而在實踐環(huán)境中，面對破損污舊的車牌，如何進步車牌辨認系統(tǒng)的辨認才能也是實踐需求處理的問題。
處理辦法：
一、感光部件對外部環(huán)境的處置
環(huán)境是影響車牌辨認的主要要素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化猛烈，白晝光較強、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當辨認算法以為車牌到達了最佳成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝，這對觸發(fā)設備的牢靠性和響應速度都有較高的請求。所以要處理環(huán)境形成辨認率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處置。
二、對圖像預處置
車牌定位之前普通要對圖像做預處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。關于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應的算法。如算法能順應各種復雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進步車牌辨認的概率。
車牌辨認設計思想
出入口控制與管理系統(tǒng)以出入口為主要信息采集場所，經(jīng)過前端采集系統(tǒng)獲取車輛根底信息，將車輛信息數(shù)據(jù)發(fā)送至后端監(jiān)控管理中心，應用車牌辨認技術完成號牌數(shù)據(jù)抓取、辨認、比照，確保車輛的進出有據(jù)可查，確保車輛的進出可控，確保停車位的合理應用，確保固定車輛快速無障礙通行。
車牌辨認建立目的
l 便當、快捷、精確的車輛通行和剩余車位數(shù)量顯現(xiàn)效勞功用;
l 車輛進出信息保管的平安性功用;
l 先進成熟的技術和設備，保證系統(tǒng)運作平安、牢靠與穩(wěn)定;
l 完善的管理系統(tǒng)，進出車輛有據(jù)可查;
l 系統(tǒng)可以對一切進出車輛都有細致記載，同時預覽出入口現(xiàn)場的視頻內(nèi)容，使得整個停車場管理系統(tǒng)愈加平安、高效和智能，加強對車輛靜態(tài)管理的才能;
l 系統(tǒng)具有與車輛智能檢測系統(tǒng)互相聯(lián)動的根本功用;
l 經(jīng)過本次系統(tǒng)建立，促進出入口控制與管理系統(tǒng)的建立與開展，整體推進出入口控制與管理系統(tǒng)綜合管理信息化的進程。
車牌辨認建立準繩
1、先進性：現(xiàn)代信息技術的開展，是現(xiàn)代科學技術開展中最活潑的范疇，新產(chǎn)品、新技術一日千里，每一個新技術的呈現(xiàn)都對我們的工作方式產(chǎn)生極大的影響，對我們工作效率的進步起到極大的推進作用。因而本系統(tǒng)充沛應用科技進步成果，采用當今先進的技術及設備，一方面能充沛表現(xiàn)系統(tǒng)具有的先進性程度，另一方面也使得系統(tǒng)具有強大的開展?jié)摿Γ员阍撓到y(tǒng)在盡可能長的時間內(nèi)與需求開展相順應。
2、牢靠性：由于本系統(tǒng)是一實踐運用的工程，因而其技術和設備又必需是相對成熟的。所以，在投資費用答應的狀況下應當充沛應用現(xiàn)有最新技術、最牢靠的產(chǎn)品，以使系統(tǒng)在盡可能長的時間作用于社會。從久遠思索，這也是最經(jīng)濟的。本系統(tǒng)在設計時從系統(tǒng)構(gòu)造、設備選擇、產(chǎn)品供給商的技術效勞及維修響應才能等方面嚴厲把關，使毛病發(fā)作的可能性盡可能降低，具有防盜、耐高溫、抗寒、散熱排風等功用設計，系統(tǒng)中各類電氣接線端子、過載、漏電及斷路維護安裝、避雷安裝等安裝均契合國度有關電氣平安規(guī)范請求，保證系統(tǒng)可以牢靠地、連續(xù)地運轉(zhuǎn)。
3、標準性：由于本系統(tǒng)是一個綜合性系統(tǒng)，在系統(tǒng)設計和建立初期應著手參考各方面的規(guī)范與標準，并且應服從該標準中各項技術規(guī)則，做好系統(tǒng)的規(guī)范化設計與管理工作。
4、經(jīng)濟性:
前端系統(tǒng)牢靠性得到提升，因而系統(tǒng)的維護本錢顯著降落。采用高清攝像機車牌辨認相機加車牌辨認設備，工業(yè)智能補光燈取代普通閃光燈，設備運用壽命明顯變長，使得系統(tǒng)經(jīng)濟性顯著進步。
5、易維護性：本系統(tǒng)前端設備數(shù)量多、品種多，統(tǒng)一采用停車場控制系統(tǒng)軟件平臺的集中管理，可完成遠程晉級、維護和自動校時，易于毛病的掃除，系統(tǒng)維護簡雙方便。
6、擴展性：本系統(tǒng)思索今后開展的需求，系統(tǒng)軟硬件采用模塊化設計，保證在系統(tǒng)產(chǎn)品系列、容量與處置才能等方面的擴大與換代的可能。這種擴大不只充沛維護了原有投資，而且具有較高的綜合性能價錢比。
7、平安性：采取有效的平安維護措施，避免系統(tǒng)被毀壞、非法接入、非法訪問，系統(tǒng)具有防雷擊、過載、斷電、電磁干擾和人為毀壞等綜合平安維護措施。
8、整體性：系統(tǒng)的整體性，觸及到方方面面，關于系統(tǒng)這樣的工程必需對這些要素統(tǒng)籌思索，以構(gòu)成一個有機的綜合管理系統(tǒng)。
道閘發(fā)生不落桿的原因都有哪些？
道閘系統(tǒng)現(xiàn)在被應用在日常生活中各種地方，現(xiàn)在只要車一出門，到處都有道閘系統(tǒng)，道閘系統(tǒng)故障對于物業(yè)管理來說是比較麻煩的事情，那么道閘不落桿又是由于哪些原因產(chǎn)生的呢？
1.檢查車輛檢測器，有可能是車輛檢測器導致的。
2.檢查道閘開啟按鈕或者控制系統(tǒng)，是否處于開啟狀態(tài)。
3.檢查是否限位開關的問題。
4.檢查是否電機故障。
5.檢查是否控制板故障
6.檢查是否電源正常
如果以上都不能解決問題，請來電報修！我們將根據(jù)具體的情況提供服務。
1、光照問題
光照變化是影響人臉識別性能的最關鍵因素，對該問題的解決程度關系著人臉識別實用化進程的成敗。由于人臉的3D結(jié)構(gòu)，光照投射出的陰影，會加強或減弱原有的人臉特征。尤其是在夜晚，由于光線不足造成的面部陰影會導致識別率的急劇下降，使得系統(tǒng)難以滿足實用要求。
同時，理論和實驗還證明同一個體因光照不同引起的差異，大于同一光照下不同個體之間的差異。光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現(xiàn)尤為明顯。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
2、姿態(tài)問題
人臉識別主要依據(jù)人的面部表象特征來進行，如何識別由姿態(tài)引起的面部變化就成了該技術的難點之一。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉(zhuǎn)會造成面部信息的部分缺失。使得姿態(tài)問題成為人臉識別的一個技術難題。
針對姿態(tài)的研究相對比較的少，目前多數(shù)的人臉識別算法主要針列正面、準正面人臉圖像，當發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下，人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。
3、表情問題
面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化同樣影像著面部識別的準確率。現(xiàn)有的技術對這些方面處理得還不錯，論是張嘴還是做一些夸張的表情，計算機都可以通過三維建模和姿態(tài)表情校正的方法把它糾正出來。
4、遮擋問題
對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題。特別是在監(jiān)控環(huán)境下，往往被監(jiān)控對象都會帶著眼鏡、帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至會導致人臉檢測算法的失效。
5、年齡變化
隨著年齡的變化，一個人從少年變成青年，變成老年，他的容貌可能會發(fā)生比較大的變化，從而導致識別率的下降。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。
這個問題最直接的例子就是身份證照片的識別，在我國身份證的有效期一般都是20年，這20年間每個人的容貌必然會發(fā)生相當大的變化，所有在識別上也同樣存在很大的問題。
6、人臉相似性
不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
7、動態(tài)識別
非配合性人臉識別的情況下，運動導致面部圖像模糊或攝像頭對焦不正確都會嚴重影響面部識別的成功率。在地鐵、高速公路卡口、車站卡口、超市反扒、邊檢等安保和監(jiān)控識別的使用中，這種困難明顯突出。
8、人臉防偽
偽造人臉圖像進行識別的主流欺騙手段是建立一個三維模型，或者是一些表情的嫁接。隨著人臉防偽技術的完善、3D面部識別技術、攝像頭等智能計算視覺技術的引入，偽造面部圖像進行識別的成功率會大大降低。
9、圖像質(zhì)量問題
人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設備的不同，得到的人臉圖像質(zhì)量也不一樣，特別是對于那些低分辨率、噪聲大、質(zhì)量差的人臉圖像(如手機攝像頭拍攝的人臉圖片、遠程監(jiān)控拍攝的圖片等)如何進行有效地人臉識別是個需要關注的問題。
同樣的，對于高分辨圖像對人臉識別算法的影響也需要進一步的研究?，F(xiàn)在，我們在人臉識別時，一般采用的都是相同尺寸，清晰度很接近的人臉圖片，所以圖像質(zhì)量問題基本可以解決，但是面對現(xiàn)實中更加復雜的問題，還需要繼續(xù)優(yōu)化處理。
10、樣本缺乏
基于統(tǒng)計學習的人臉識別算法是目前人臉識別領域中的主流算法，但是統(tǒng)計學習方法需要大量的訓練。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規(guī)則的流形分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統(tǒng)計學習問題有待進一步的研究。
此外，現(xiàn)在參與訓練的人臉圖像庫基本都是外國人的圖像，有關中國人、亞洲人的人臉圖像庫少之又少，給訓練人臉識別模型增加了難度。
