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)外研究機構(gòu)和企業(yè)都在不斷進行技術(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行處理，因此識別速度是一個重要的問題。

傳統(tǒng)車牌識別模式通常采用基于特征的模式。這種模式的特點是通過預(yù)處理和特征提取的方式，獲取車牌圖像中的特征信息，再通過分類器對這些特征進行判定。傳統(tǒng)模式需要人工設(shè)計特征提取器和分類器，因此識別準(zhǔn)確率和魯棒性受到很大的限制。傳統(tǒng)模式的優(yōu)點是運算速度較快，計算量相對較小。

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)具體情況進行選擇。

優(yōu)勢
1: 結(jié)構(gòu)簡單、運行平穩(wěn)、自動起桿、安裝維護方便

2: 采用曲柄連桿機構(gòu)傳動，減少了機械故障、低噪音、

3: 采用高靈敏度的光電限位控制系統(tǒng)，運行可靠，限位

4: 采用了特殊的停電手動、自動起桿裝置，這樣，即使是在停電的情況下，道閘可以手動抬桿，不影響車輛的正常通行, 同時道閘具有多種控制方式，支持線控、遙控、通訊協(xié)議等控制方式

5: 智能道閘的具備防砸車功能，有效防止閘桿誤傷車輛和行人。

隨著社會科技的發(fā)展，新型的停車器材逐漸興起，如無人機識別柔性道閘、NFC電子支付等。停車場需要將智能設(shè)備和新興技術(shù)相結(jié)合，升級智能停車場系統(tǒng)，提高停車場的管理水平，增強用戶和車主的使用體驗。例如，智能道閘可以與手機APP相互兼容，實現(xiàn)車主的預(yù)約停車和無人值守支付等功能，進一步優(yōu)化用戶體驗。