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随着城市交通的快速发展，车牌识别系统除了在日常停车场管理中起到至关作用，在交通管理、公安安防等领域也得到了广泛应用。车牌识别系统主要采用了计算机图像识别技术，通过扫描图片或视频就可以抓取车牌信息。
车牌识别系统主要包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别四个部分。其中，深度学习技术的应用已经成为车牌识别系统的主流。深度学习技术通过神经网络对车牌图像进行自动特征提取和分类，大大提高了识别准确率和鲁棒性。此外，车牌识别系统还涉及到车牌颜色、字体、大小等信息的识别。目前，国内外研究机构和企业都在不断进行技术创新和研发，推动着车牌识别系统不断前发展。
在实际应用中，选择合适的模式是非常重要的。传统模式、基于特征的模式和基于统计的模式通常适用于一些简单的场景，如停车场管理等。而对于一些复杂的场景，如高速公路收费等，深度学习模式更具有优势。但是需要注意的是，在实际应用中，深度学习模式需要大量的数据和计算资源支持，因此在资源紧张的情况下，应该根据具体情况进行选择。
优势
1: 结构简单、运行平稳、自动起杆、安装维护方便
2: 采用曲柄连杆机构传动，减少了机械故障、低噪音、
3: 采用高灵敏度的光电限位控制系统，运行可靠，限位
4: 采用了特殊的停电手动、自动起杆装置，这样，即使是在停电的情况下，道闸可以手动抬杆，不影响车辆的正常通行, 同时道闸具有多种控制方式，支持线控、遥控、通讯协议等控制方式
5: 智能道闸的具备防砸车功能，有效防止闸杆误伤车辆和行人。
在传统停车场中，需要人工查验车辆的车牌信息并核对是否已缴纳停车费用，占用了大量的时间，容易导致车辆拥堵和管理不当的情况。而智能道闸通过车牌识别技术，可自动识别进出车辆的车牌信息并与相应的停车费用做出匹配，加快车辆通行速度，大大减缓车辆拥堵的发生。同时，此技术还可避免因为工作人员因疲劳或失误，误识别或漏识车牌信息等问题的发生，为用户提供更加安全、精 确、便捷的通行服务。
智能道闸技术的应用提高了停车场经营效益和管理水平，优化了用户体验，为城市化进程带来了便利，成为停车场行业的“黑马”。当然，随着社会的不断发展，智能道闸技术还面临一系列问题，例如信息安全、应用场景适配等方面的挑战，因此停车场管理者需要逐步完善智能道闸技术的应用，使之更好地服务于用户、满足市场需求。
