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，深度學習技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為車牌識別系統(tǒng)的主流。深度學習技術(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。

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，深度學習模式更具有優(yōu)勢。但是需要注意的是，在實際應(yīng)用中，深度學習模式需要大量的數(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。

智能道閘可適應(yīng)于高速公路、商業(yè)、大型小區(qū)等車流量頻繁之場所。選用機電一體化機芯設(shè)計，具有不抖桿、不卡死、不熱保優(yōu)勢。三個按鍵分別操控，時速更活絡(luò)更。解決了安防職業(yè)多年來的困擾；全程對經(jīng)過車輛進行高速檢測，遇到障礙物主動反彈，安全穩(wěn)定。