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(gòu)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。

盡管車牌識別系統(tǒng)已經(jīng)得到廣泛應用，但是仍然存在一些問題：

1.車牌遮擋問題：在實際場景中，車牌常常會被遮擋或者模糊，導致識別準確率下降。

2.車牌變形問題：車牌會因為車速、拍攝角度等因素發(fā)生變形，導致識別準確率下降。

3.識別速度問題：車牌識別系統(tǒng)需要在實時場景中進行處理，因此識別速度是一個重要的問題。

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。

智能道閘養(yǎng)護有以下幾點：
1.智能道閘的遙控器性能是否正常

2.智能道閘桿的清潔和修整

3.翻開箱體檢查電線接頭能否緊固

4.給各轉(zhuǎn)動軸添加潤滑油、及時補充齒輪箱內(nèi)機油

5.保持智能道閘箱體清潔。

道閘控制板根據(jù)操作指令控制電機進行正向反轉(zhuǎn)；電機帶動減速機輸入軸轉(zhuǎn)動；減速機在減速輸出軸并帶動搖臂在后半周180°的上下轉(zhuǎn)動；減速機搖臂通過下關節(jié)軸承、連桿、上關節(jié)軸承帶動主軸驅(qū)動臂在后半周90°范圍內(nèi)作上下運動；主軸驅(qū)動臂驅(qū)動與主軸連接的閘桿在水平與垂直的90°范圍內(nèi)作升降運動。如果是人工控制道閘通過目測就可以決定道閘的升降高度；如果是自動道閘，那么自動道閘的閘桿升到垂直位的限位是由凸輪上的垂直位磁鐵感應支架上的垂直位霍爾傳感器來控制；同樣，水平位由水平位磁鐵感應水平位霍爾傳感器進行控制。

隨著智能道閘應用的不斷普及，停車場的數(shù)據(jù)量也在不斷增加，包括停車流量、客戶滿意度、車牌信息等多種數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，不僅可以提供詳細的車輛通行和停車消費等信息，還可以為停車場提供決策支撐，提高停車場的經(jīng)營效益和管理水平。