1.问：如何在锁的两端加上保护二极管，保护门禁机？
答：为了保护指纹门禁机不被电锁的瞬时电压干扰，强烈建议锁的两端增加二极管。二极管型号：FR107
2.问：二极管怎么区分正负极？
答：请仔细观察二极管的两极，其中有银白色圆环的一端是负极。
3.问：门禁机安装好以后，可以开门，但是开门的一瞬间门禁机就死机，按键盘和按手指都没有任何反应？
答：这可能是电锁工作的一瞬间产生的电感应电压造成设备死机。请在锁的两端加上一个FR107二极管。如增加二极管后仍有问题，请联系0755-89602344
4.问：外接有线门铃怎么接？
答：设备在键盘上标有的按键为门铃键。
将门铃安放到适当位置，在门禁机上按门铃键，如下图画圈处标示。门铃接收到信号后会发出铃声。
注意：因为我们提供的是有线门铃接线端子和按键，所以门禁机要安装门铃时，要在门铃回路中串接电源。
5.问：门禁机怎么外接出门按钮？怎么外接门磁？
答：如图所示，报警器接线端子为：AL+,AL-。出门按钮接线端子为：BUT,GND。
6.问：怎么外接报警器？
答：门禁一体机的报警输出是一个开关信号，可以把它串联到简单报警器的电源回路中，当然也可以用来作为高级报警/监控系统的触发信号（本机的报警输出仅支持12VDC的报警器）如图:
7.问：门禁机接锁方法。
答：锁根据断电后的状态不同，可分为通电常开锁，通电常闭锁。如图分成4种情况：
（1）通电常闭锁（与指纹机共用电源）
（2）通电常开锁（与指纹机共用电源）
（3）通电常闭锁（与锁单独供电）
（4）通电常开锁（电锁单独供电）
8.问：门禁一体机配合门禁专用电源使用，请问应该怎么接线？
答：门禁机配合门禁专用电源接锁，只需要输出一个继电器信号到门禁专用电源，然后门禁专用电源直接控制锁。如图：
9.问：我有两个设备，需要控制一把锁，设备供电用门禁专用电源，请问应该怎么接？
10.问：门禁一体机最多能外接多少个读头？
答：目前我们的门禁一体机只能同时外接一个读头。如果有多个读头，请选择多门门禁控制器。
11.问：门禁一体机外接读头需要支持什么通讯协议？
答：门禁一体机外接读头必须是支持wiegand信号。（wiegand26或者是wiegand34）
12.问：门禁一体机外接读头，怎么接线？
答：把外接读头的wiegand输出端子，接入到门禁一体机的wiegand输入端。
一、车牌定位与字符分割
这是指在已拍摄的图像中肯定车牌的位置，提取出车牌的图像，然后分割出车牌中的字符。车牌区域定位的艰难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时遭到许多要素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量呈现不同水平的差别，在普通状况下，采集的图像的背景十分复杂，采集图像是在高速运动中采集的图片，所以图片中车牌的位置不固定，车牌的大小也不一样，以上的种种干扰要素，都给车牌区域定位和字符分割带来了艰难，从而影响车牌的辨认率。
二、高分辨率与辨认速度的矛盾
从模仿相机到高清相机，也会引发图像的高分辨率与辨认速度相矛盾的问题。高清的优势显而易见，但是任何事情都是两面的，在车牌辨认时主要表现为：高清图片由于图片掩盖面广，可能会同时在图片中呈现多个车牌的辨认。这就对车牌辨认的速度请求很高，车牌辨认系统关于高清视频流码流过大，还会因对辨认系统资源占用需求过大而剖析起来会呈现处置速渡过慢的问题，这可能招致呈现漏车现象，而难以完成对车辆抓拍率和车牌辨认精确率的提升。
三、车牌辨认系统的顺应性急需增强
目前我国的车牌辨认产品都请求所辨认的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌普通都不能精确辨认。这样就形成对视频触发的状况下局部车牌无法被辨认的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在最合理位置，会形成图片中车牌不同水平的偏移。
四、车牌辨认系统对污损车牌的辨认效果不好
在公路和城市内的实践应用过程中，很难保证所触及到的车牌都是没有污损的，车牌在运用几年之后，难免会呈现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是规范洁净的车牌，因而在实践环境中，面对破损污旧的车牌，如何进步车牌辨认系统的辨认才能也是实践需求处理的问题。
处理办法：
一、感光部件对外部环境的处置
环境是影响车牌辨认的主要要素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化猛烈，白昼光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效保证。当辨认算法以为车牌到达了最佳成像位置时系统触发系统开端拍摄，这对触发设备的牢靠性和响应速度都有较高的请求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处置。
二、对图像预处置
车牌定位之前普通要对图像做预处置，然后再停止车牌的定位、分割、辨认等局部。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声，或图像比照度不强、车牌被局部遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊褪色、有其它字符区域干扰、以及呈现因运动产生的图像含糊失真等状况，所以定位算法完成起来有较多艰难。关于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利要素，这样就需求研发与之顺应的算法。如算法能顺应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等情况的话，那就能够大大进步车牌辨认的概率。
车牌辨认设计思想
出入口控制与管理系统以出入口为主要信息采集场所，经过前端采集系统获取车辆根底信息，将车辆信息数据发送至后端监控管理中心，应用车牌辨认技术完成号牌数据抓取、辨认、比照，确保车辆的进出有据可查，确保车辆的进出可控，确保停车位的合理应用，确保固定车辆快速无障碍通行。
车牌辨认建立目的
l 便当、快捷、精确的车辆通行和剩余车位数量显现效劳功用;
l 车辆进出信息保管的平安性功用;
l 先进成熟的技术和设备，保证系统运作平安、牢靠与稳定;
l 完善的管理系统，进出车辆有据可查;
l 系统可以对一切进出车辆都有细致记载，同时预览出入口现场的视频内容，使得整个停车场管理系统愈加平安、高效和智能，加强对车辆静态管理的才能;
l 系统具有与车辆智能检测系统互相联动的根本功用;
l 经过本次系统建立，促进出入口控制与管理系统的建立与开展，整体推进出入口控制与管理系统综合管理信息化的进程。
车牌辨认建立准绳
1、先进性：现代信息技术的开展，是现代科学技术开展中最活泼的范畴，新产品、新技术一日千里，每一个新技术的呈现都对我们的工作方式产生极大的影响，对我们工作效率的进步起到极大的推进作用。因而本系统充沛应用科技进步成果，采用当今先进的技术及设备，一方面能充沛表现系统具有的先进性程度，另一方面也使得系统具有强大的开展潜力，以便该系统在尽可能长的时间内与需求开展相顺应。
2、牢靠性：由于本系统是一实践运用的工程，因而其技术和设备又必需是相对成熟的。所以，在投资费用答应的状况下应当充沛应用现有最新技术、最牢靠的产品，以使系统在尽可能长的时间作用于社会。从久远思索，这也是最经济的。本系统在设计时从系统构造、设备选择、产品供给商的技术效劳及维修响应才能等方面严厉把关，使毛病发作的可能性尽可能降低，具有防盗、耐高温、抗寒、散热排风等功用设计，系统中各类电气接线端子、过载、漏电及断路维护安装、避雷安装等安装均契合国度有关电气平安规范请求，保证系统可以牢靠地、连续地运转。
3、标准性：由于本系统是一个综合性系统，在系统设计和建立初期应着手参考各方面的规范与标准，并且应服从该标准中各项技术规则，做好系统的规范化设计与管理工作。
4、经济性:
前端系统牢靠性得到提升，因而系统的维护本钱显著降落。采用高清摄像机车牌辨认相机加车牌辨认设备，工业智能补光灯取代普通闪光灯，设备运用寿命明显变长，使得系统经济性显著进步。
5、易维护性：本系统前端设备数量多、品种多，统一采用停车场控制系统软件平台的集中管理，可完成远程晋级、维护和自动校时，易于毛病的扫除，系统维护简双方便。
6、扩展性：本系统思索今后开展的需求，系统软硬件采用模块化设计，保证在系统产品系列、容量与处置才能等方面的扩大与换代的可能。这种扩大不只充沛维护了原有投资，而且具有较高的综合性能价钱比。
7、平安性：采取有效的平安维护措施，避免系统被毁坏、非法接入、非法访问，系统具有防雷击、过载、断电、电磁干扰和人为毁坏等综合平安维护措施。
8、整体性：系统的整体性，触及到方方面面，关于系统这样的工程必需对这些要素统筹思索，以构成一个有机的综合管理系统。
道闸发生不落杆的原因都有哪些？
道闸系统现在被应用在日常生活中各种地方，现在只要车一出门，到处都有道闸系统，道闸系统故障对于物业管理来说是比较麻烦的事情，那么道闸不落杆又是由于哪些原因产生的呢？
1.检查车辆检测器，有可能是车辆检测器导致的。
2.检查道闸开启按钮或者控制系统，是否处于开启状态。
3.检查是否限位开关的问题。
4.检查是否电机故障。
5.检查是否控制板故障
6.检查是否电源正常
如果以上都不能解决问题，请来电报修！我们将根据具体的情况提供服务。
1、光照问题
光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。尤其是在夜晚，由于光线不足造成的面部阴影会导致识别率的急剧下降，使得系统难以满足实用要求。
同时，理论和实验还证明同一个体因光照不同引起的差异，大于同一光照下不同个体之间的差异。光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
2、姿态问题
人脸识别主要依据人的面部表象特征来进行，如何识别由姿态引起的面部变化就成了该技术的难点之一。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。
针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正面人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
3、表情问题
面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。现有的技术对这些方面处理得还不错，论是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机都可以通过三维建模和姿态表情校正的方法把它纠正出来。
4、遮挡问题
对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。
5、年龄变化
随着年龄的变化，一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
这个问题最直接的例子就是身份证照片的识别，在我国身份证的有效期一般都是20年，这20年间每个人的容貌必然会发生相当大的变化，所有在识别上也同样存在很大的问题。
6、人脸相似性
不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
7、动态识别
非配合性人脸识别的情况下，运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市反扒、边检等安保和监控识别的使用中，这种困难明显突出。
8、人脸防伪
伪造人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。随着人脸防伪技术的完善、3D面部识别技术、摄像头等智能计算视觉技术的引入，伪造面部图像进行识别的成功率会大大降低。
9、图像质量问题
人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不一样，特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图片、远程监控拍摄的图片等)如何进行有效地人脸识别是个需要关注的问题。
同样的，对于高分辨图像对人脸识别算法的影响也需要进一步的研究。现在，我们在人脸识别时，一般采用的都是相同尺寸，清晰度很接近的人脸图片，所以图像质量问题基本可以解决，但是面对现实中更加复杂的问题，还需要继续优化处理。
10、样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
此外，现在参与训练的人脸图像库基本都是外国人的图像，有关中国人、亚洲人的人脸图像库少之又少，给训练人脸识别模型增加了难度。
