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。
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。
智能道闸可适应于高速公路、商业、大型小区等车流量频繁之场所。选用机电一体化机芯设计，具有不抖杆、不卡死、不热保优势。三个按键分别操控，时速更活络更。解决了安防职业多年来的困扰；全程对经过车辆进行高速检测，遇到障碍物主动反弹，安全稳定。
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。
道闸控制板根据操作指令控制电机进行正向反转；电机带动减速机输入轴转动；减速机在减速输出轴并带动摇臂在后半周180°的上下转动；减速机摇臂通过下关节轴承、连杆、上关节轴承带动主轴驱动臂在后半周90°范围内作上下运动；主轴驱动臂驱动与主轴连接的闸杆在水平与垂直的90°范围内作升降运动。如果是人工控制道闸通过目测就可以决定道闸的升降高度；如果是自动道闸，那么自动道闸的闸杆升到垂直位的限位是由凸轮上的垂直位磁铁感应支架上的垂直位霍尔传感器来控制；同样，水平位由水平位磁铁感应水平位霍尔传感器进行控制。
