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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。
尽管车牌识别系统已经得到广泛应用，但是仍然存在一些问题：
1.车牌遮挡问题：在实际场景中，车牌常常会被遮挡或者模糊，导致识别准确率下降。
2.车牌变形问题：车牌会因为车速、拍摄角度等因素发生变形，导致识别准确率下降。
3.识别速度问题：车牌识别系统需要在实时场景中进行处理，因此识别速度是一个重要的问题。
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。
智能道闸可适应于高速公路、商业、大型小区等车流量频繁之场所。选用机电一体化机芯设计，具有不抖杆、不卡死、不热保优势。三个按键分别操控，时速更活络更。解决了安防职业多年来的困扰；全程对经过车辆进行高速检测，遇到障碍物主动反弹，安全稳定。
智能道闸，它是智慧无人值守停车场普遍的应用着，是特地用于出入口中限制机动车行驶的通道出入口管理设备。道闸通常都是露天放在外面的，经常的要经受日晒雨淋，这样就显得它的维护保养尤为的重要，它的作用让大家都不能忽视。
智能道闸养护有以下几点：
1.智能道闸的遥控器性能是否正常
2.智能道闸杆的清洁和修整
3.翻开箱体检查电线接头能否紧固
4.给各转动轴添加润滑油、及时补充齿轮箱内机油
5.保持智能道闸箱体清洁。
