隨著城市交通的快速發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)除了在日常停車場管理中起到至關作用，在交通管理、公安安防等領域也得到了廣泛應用。車牌識別系統(tǒng)主要采用了計算機圖像識別技術，通過掃描圖片或視頻就可以抓取車牌信息。

車牌識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、預處理、特征提取和分類識別四個部分。其中，深度學習技術的應用已經成為車牌識別系統(tǒng)的主流。深度學習技術通過神經網絡對車牌圖像進行自動特征提取和分類，大大提高了識別準確率和魯棒性。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，國內外研究機構和企業(yè)都在不斷進行技術創(chuàng)新和研發(fā)，推動著車牌識別系統(tǒng)不斷前發(fā)展。

車牌識別系統(tǒng)在未來的整個智慧交通領域發(fā)展中將繼續(xù)得到廣泛應用，其中智慧出行領域應用車牌識別系統(tǒng)在車輛道路行駛中實施違章監(jiān)控，而智慧停車領域則采用車牌識別系統(tǒng)在車輛停放過程中采集車輛信息。隨著技術的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)的識別準確率和魯棒性將不斷提高，為城市交通管理和公安安防等領域提供更加、準確的服務。

在實際應用中，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。而對于一些復雜的場景，如高速公路收費等，深度學習模式更具有優(yōu)勢。但是需要注意的是，在實際應用中，深度學習模式需要大量的數據和計算資源支持，因此在資源緊張的情況下，應該根據具體情況進行選擇。

車輛進過地感線圈會發(fā)生電感量傳輸給車輛檢測器，車輛檢測器就會宣布2組繼電器信號，一組是進入地感線圈信號，一組是脫離信號，每組多有長開和長閉兩種信號。另外道閘一般有地感紅外輸入接口，正常情況車輛檢測信號會接在地感紅外接口上，車輛來了道閘刷卡開閘，車過主動落閘，車來碰到地感線圈不會主動抬閘?？墒且枪┴浬痰漠a品沒有地感紅外接口或地感紅外接口壞了或新的車輛檢測器和地感紅外接口不匹配，他們把車輛檢測器的兩組信號接在道閘本身的開閘和關閘端口，這樣也起到車過主動落閘車子在不會落閘維護車輛作用，僅有缺點就是車子壓到地感道閘會開閘；另外一種情況就是道閘控制板或刷卡主板有問題，主要看現場線怎么接的來判別。

智能道閘技術的應用提高了停車場經營效益和管理水平，優(yōu)化了用戶體驗，為城市化進程帶來了便利，成為停車場行業(yè)的“黑馬”。當然，隨著社會的不斷發(fā)展，智能道閘技術還面臨一系列問題，例如信息安全、應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的應用，使之更好地服務于用戶、滿足市場需求。