智能道闸门机械特性
1·采用精密的四连杆机构使闸杆做缓启渐停无冲击的快速平稳动作，并使闸杆只能在限定的九十度范围内运行，不出意外。
2·采用的全自动跟踪平衡机构使任意位置静态力矩为零，从而大限度地减小驱动功率，延长机体寿命
3·箱体采用的防水结构及的室外型喷塑处理，坚固，褪色。
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。
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。
车辆进过地感线圈会发生电感量传输给车辆检测器，车辆检测器就会宣布2组继电器信号，一组是进入地感线圈信号，一组是脱离信号，每组多有长开和长闭两种信号。另外道闸一般有地感红外输入接口，正常情况车辆检测信号会接在地感红外接口上，车辆来了道闸刷卡开闸，车过主动落闸，车来碰到地感线圈不会主动抬闸。可是要是供货商的产品没有地感红外接口或地感红外接口坏了或新的车辆检测器和地感红外接口不匹配，他们把车辆检测器的两组信号接在道闸本身的开闸和关闸端口，这样也起到车过主动落闸车子在不会落闸维护车辆作用，仅有缺点就是车子压到地感道闸会开闸；另外一种情况就是道闸控制板或刷卡主板有问题，主要看现场线怎么接的来判别。
