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。
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。
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。
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。
