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。
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，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。
随着智能道闸应用的不断普及，停车场的数据量也在不断增加，包括停车流量、客户满意度、车牌信息等多种数据类型。这些数据的挖掘和分析，不仅可以提供详细的车辆通行和停车消费等信息，还可以为停车场提供决策支撑，提高停车场的经营效益和管理水平。
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。
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