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。
传统车牌识别模式通常采用基于特征的模式。这种模式的特点是通过预处理和特征提取的方式，获取车牌图像中的特征信息，再通过分类器对这些特征进行判定。传统模式需要人工设计特征提取器和分类器，因此识别准确率和鲁棒性受到很大的限制。传统模式的优点是运算速度较快，计算量相对较小。
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。
智能道闸，它是智慧无人值守停车场普遍的应用着，是特地用于出入口中限制机动车行驶的通道出入口管理设备。道闸通常都是露天放在外面的，经常的要经受日晒雨淋，这样就显得它的维护保养尤为的重要，它的作用让大家都不能忽视。
传统停车场的管理模式主要依靠人工收费和监控，存在着人工管理不善、监管难度大等问题。而智能道闸通过安装智能管理系统，实现了监控和管理的网络化、自动化、智能化，做到了实时监控、过闸识别、信息交互等多个方面的可视化，使得停车场的管理变得更加、安全、稳定。通过运用云计算、大数据等技术，实现停车场的数据收集、储存、分析与查询等操作，实现对停车场的管控，停车场的规范化、安全化、智能化。
随着智能道闸应用的不断普及，停车场的数据量也在不断增加，包括停车流量、客户满意度、车牌信息等多种数据类型。这些数据的挖掘和分析，不仅可以提供详细的车辆通行和停车消费等信息，还可以为停车场提供决策支撑，提高停车场的经营效益和管理水平。
