車牌識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取和分類識別四個部分。其中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為車牌識別系統(tǒng)的主流。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車牌圖像進(jìn)行自動特征提取和分類，大大提高了識別準(zhǔn)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(jī)構(gòu)和企業(yè)都在不斷進(jìn)行技術(shù)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(yīng)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(dǎo)致識別準(zhǔn)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(dǎo)致識別準(zhǔn)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(jìn)行處理，因此識別速度是一個重要的問題。

在實際應(yīng)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(fù)雜的場景，如高速公路收費等，深度學(xué)習(xí)模式更具有優(yōu)勢。但是需要注意的是，在實際應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)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(yīng)該根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇。

智能道閘養(yǎng)護(hù)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(bǔ)充齒輪箱內(nèi)機(jī)油

5.保持智能道閘箱體清潔。

傳統(tǒng)停車場的管理模式主要依靠人工收費和監(jiān)控，存在著人工管理不善、監(jiān)管難度大等問題。而智能道閘通過安裝智能管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡(luò)化、自動化、智能化，做到了實時監(jiān)控、過閘識別、信息交互等多個方面的可視化，使得停車場的管理變得更加、安全、穩(wěn)定。通過運用云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實現(xiàn)停車場的數(shù)據(jù)收集、儲存、分析與查詢等操作，實現(xiàn)對停車場的管控，停車場的規(guī)范化、安全化、智能化。

智能道閘技術(shù)的應(yīng)用提高了停車場經(jīng)營效益和管理水平，優(yōu)化了用戶體驗，為城市化進(jìn)程帶來了便利，成為停車場行業(yè)的“黑馬”。當(dāng)然，隨著社會的不斷發(fā)展，智能道閘技術(shù)還面臨一系列問題，例如信息安全、應(yīng)用場景適配等方面的挑戰(zhàn)，因此停車場管理者需要逐步完善智能道閘技術(shù)的應(yīng)用，使之更好地服務(wù)于用戶、滿足市場需求。