随着城市交通的快速发展，车牌识别系统除了在日常停车场管理中起到至关作用，在交通管理、公安安防等领域也得到了广泛应用。车牌识别系统主要采用了计算机图像识别技术，通过扫描图片或视频就可以抓取车牌信息。
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。
智能道闸养护有以下几点：
1.智能道闸的遥控器性能是否正常
2.智能道闸杆的清洁和修整
3.翻开箱体检查电线接头能否紧固
4.给各转动轴添加润滑油、及时补充齿轮箱内机油
5.保持智能道闸箱体清洁。
随着社会科技的发展，新型的停车器材逐渐兴起，如无人机识别柔性道闸、NFC电子支付等。停车场需要将智能设备和新兴技术相结合，升级智能停车场系统，提高停车场的管理水平，增强用户和车主的使用体验。例如，智能道闸可以与手机APP相互兼容，实现车主的预约停车和无人值守支付等功能，进一步优化用户体验。
