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。
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。
在传统停车场中，需要人工查验车辆的车牌信息并核对是否已缴纳停车费用，占用了大量的时间，容易导致车辆拥堵和管理不当的情况。而智能道闸通过车牌识别技术，可自动识别进出车辆的车牌信息并与相应的停车费用做出匹配，加快车辆通行速度，大大减缓车辆拥堵的发生。同时，此技术还可避免因为工作人员因疲劳或失误，误识别或漏识车牌信息等问题的发生，为用户提供更加安全、精 确、便捷的通行服务。
