車牌識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、預處理、特征提取和分類識別四個部分。其中，深度學習技術的應用已經(jīng)成為車牌識別系統(tǒng)的主流。深度學習技術通過神經(jīng)網(wǎng)絡對車牌圖像進行自動特征提取和分類，大大提高了識別準確率和魯棒性。此外，車牌識別系統(tǒng)還涉及到車牌顏色、字體、大小等信息的識別。目前，國內(nèi)外研究機構和企業(yè)都在不斷進行技術創(chuàng)新和研發(fā)，推動著車牌識別系統(tǒng)不斷前發(fā)展。

車牌識別系統(tǒng)在未來的整個智慧交通領域發(fā)展中將繼續(xù)得到廣泛應用，其中智慧出行領域應用車牌識別系統(tǒng)在車輛道路行駛中實施違章監(jiān)控，而智慧停車領域則采用車牌識別系統(tǒng)在車輛停放過程中采集車輛信息。隨著技術的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)的識別準確率和魯棒性將不斷提高，為城市交通管理和公安安防等領域提供更加、準確的服務。

傳統(tǒng)車牌識別模式通常采用基于特征的模式。這種模式的特點是通過預處理和特征提取的方式，獲取車牌圖像中的特征信息，再通過分類器對這些特征進行判定。傳統(tǒng)模式需要人工設計特征提取器和分類器，因此識別準確率和魯棒性受到很大的限制。傳統(tǒng)模式的優(yōu)點是運算速度較快，計算量相對較小。

在實際應用中，選擇合適的模式是非常重要的。傳統(tǒng)模式、基于特征的模式和基于統(tǒng)計的模式通常適用于一些簡單的場景，如停車場管理等。而對于一些復雜的場景，如高速公路收費等，深度學習模式更具有優(yōu)勢。但是需要注意的是，在實際應用中，深度學習模式需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源支持，因此在資源緊張的情況下，應該根據(jù)具體情況進行選擇。

智能道閘，它是智慧無人值守停車場普遍的應用著，是特地用于出入口中限制機動車行駛的通道出入口管理設備。道閘通常都是露天放在外面的，經(jīng)常的要經(jīng)受日曬雨淋，這樣就顯得它的維護保養(yǎng)尤為的重要，它的作用讓大家都不能忽視。

道閘又稱擋車器，是用于道路上限制機動車行駛的通道出入口管理設備 ，現(xiàn)廣泛應用于公路收費站、停車場系統(tǒng)管理車輛通道，用于管理車輛的出入。電動道閘可單通過無線遙控實現(xiàn)起落桿，也可以通過停車場管理系統(tǒng)實行自動管理狀態(tài)，入場識別車牌放行車輛，出場時，收取停車費后自動放行車輛。道閘由減速箱、電機、（或者采用液壓）傳動機構、平衡裝置、機箱、閘桿支架、閘桿等部分組成。