车牌识别的发展历程可以大致划分为以下几个阶段：
1. **早期阶段（1980年代至1990年代）**：
- 早期的车牌识别技术主要是基于模板匹配的方法。这意味着，通过人工设计的特征模板与待识别车牌上的特征进行比较，以实现车牌号码的识别。然而，这种方法的准确率并不高，尤其对于不同字体、颜色和变形的车牌，其适应性较差。
2. **基于特征提取的阶段（1990年代至2000年代）**：
- 随着计算机视觉技术的进步，研究者开始探索基于特征提取的车牌识别方法。在这些方法中，车牌图像经过预处理，以提取车牌上的特征点，并为之建立相应的特征描述子。随后，利用模式匹配算法进行车牌号码的识别和定位。相较于模板匹配，这种方法在准确率和鲁棒性上有所提高，但对于遮挡和光照变化等场景的适应性依然有限。
3. **半自动识别阶段**：
- 随后，出现了基于光学字符识别（OCR）技术的半自动车牌识别系统。这类系统虽然提升了工作效率，但仍然需要人工干预，并且在复杂环境下的识别效果并不理想。
4. **全自动识别阶段（21世纪初）**：
- 进入21世纪，车牌识别技术取得了明显的突破，发展出了全自动化的识别系统。这些系统结合了高速相机、的图像处理算法和人工智能技术，能够在各种天气和光线条件下快速准确地识别车牌，无需人工干预。
5. **基于深度学习的阶段（2010年代至今）**：
- 近年来，随着深度学习技术的兴起，研究者开始将深度神经网络应用于车牌识别领域。深度学习技术能够自动学习和提取图像中的特征，进一步提高了车牌识别的准确率。
6. **多模态识别技术阶段**：
- 为了应对更为复杂的识别环境，如夜间或恶劣天气，现代车牌识别系统开始采用多模态识别技术。这种技术结合了可见光、红外线、微波等多种传感器数据，以实现更为鲁棒的识别效果。
7. **物联网与云计算阶段**：
- 随着物联网（IoT）和云计算技术的发展，车牌识别系统开始实现与其他智能交通系统的互联互通，从而为交通管理和安全带来了更多可能性。
综上所述，车牌识别技术从早期的模板匹配发展到如今基于深度学习和多模态识别的系统，其准确率和适应性得到了显著提升。
确定车牌识别一体机的安装位置。这需要根据每个出入口的现场环境和条件来决定，以确保车牌识别效果佳。一般来说，一条车道安装一台相机，如果车驶入车道时方向不固定，则要考虑安装副相机，以车头不管偏向哪边都可以识别。
确定道闸和防砸线圈的位置。道闸一般安装在相机同侧，且位于相机后面（与相机立杆距离30cm安装），以道闸门可以方便开启。同时，需要确保车道的宽度不小于3米，4.5米左右为佳，以便车辆出入顺畅。对于地下停车场，如果道闸上方有阻挡物，则需要选用折杆式道闸，并根据阻挡物的高度来确定折杆点的位置。
