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。
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。
优势
1: 结构简单、运行平稳、自动起杆、安装维护方便
2: 采用曲柄连杆机构传动，减少了机械故障、低噪音、
3: 采用高灵敏度的光电限位控制系统，运行可靠，限位
4: 采用了特殊的停电手动、自动起杆装置，这样，即使是在停电的情况下，道闸可以手动抬杆，不影响车辆的正常通行, 同时道闸具有多种控制方式，支持线控、遥控、通讯协议等控制方式
5: 智能道闸的具备防砸车功能，有效防止闸杆误伤车辆和行人。
一个完好的道闸体系由减速器、电机、传动(或液压)、平衡设备、底盘、制动支架、制动杆等组成。由于道闸体系运用的场所比较特殊，大都都是在室外的。因而，在挑选道闸体系的时候，一般需要注意一下几点：
1.防砸车、砸人功能;
2.识别率是否高;
3.闸杆漂亮易见;
4.内部力矩结构防锈;
5.是否是智能道闸体系;
6.外壳坚固，防水防锈;
7.停电等紧急情况 方便手工操作。
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。
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。
