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。
车牌识别系统在未来的整个智慧交通领域发展中将继续得到广泛应用，其中智慧出行领域应用车牌识别系统在车辆道路行驶中实施违章监控，而智慧停车领域则采用车牌识别系统在车辆停放过程中采集车辆信息。随着技术的不断创新和发展，车牌识别系统的识别准确率和鲁棒性将不断提高，为城市交通管理和公安安防等领域提供更加、准确的服务。
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。
车辆进过地感线圈会发生电感量传输给车辆检测器，车辆检测器就会宣布2组继电器信号，一组是进入地感线圈信号，一组是脱离信号，每组多有长开和长闭两种信号。另外道闸一般有地感红外输入接口，正常情况车辆检测信号会接在地感红外接口上，车辆来了道闸刷卡开闸，车过主动落闸，车来碰到地感线圈不会主动抬闸。可是要是供货商的产品没有地感红外接口或地感红外接口坏了或新的车辆检测器和地感红外接口不匹配，他们把车辆检测器的两组信号接在道闸本身的开闸和关闸端口，这样也起到车过主动落闸车子在不会落闸维护车辆作用，仅有缺点就是车子压到地感道闸会开闸；另外一种情况就是道闸控制板或刷卡主板有问题，主要看现场线怎么接的来判别。
道闸又称挡车器，是用于道路上限制机动车行驶的通道出入口管理设备 ，现广泛应用于公路收费站、停车场系统管理车辆通道，用于管理车辆的出入。电动道闸可单通过无线遥控实现起落杆，也可以通过停车场管理系统实行自动管理状态，入场识别车牌放行车辆，出场时，收取停车费后自动放行车辆。道闸由减速箱、电机、（或者采用液压）传动机构、平衡装置、机箱、闸杆支架、闸杆等部分组成。
