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。
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。
道闸控制板根据操作指令控制电机进行正向反转；电机带动减速机输入轴转动；减速机在减速输出轴并带动摇臂在后半周180°的上下转动；减速机摇臂通过下关节轴承、连杆、上关节轴承带动主轴驱动臂在后半周90°范围内作上下运动；主轴驱动臂驱动与主轴连接的闸杆在水平与垂直的90°范围内作升降运动。如果是人工控制道闸通过目测就可以决定道闸的升降高度；如果是自动道闸，那么自动道闸的闸杆升到垂直位的限位是由凸轮上的垂直位磁铁感应支架上的垂直位霍尔传感器来控制；同样，水平位由水平位磁铁感应水平位霍尔传感器进行控制。
在传统停车场中，需要人工查验车辆的车牌信息并核对是否已缴纳停车费用，占用了大量的时间，容易导致车辆拥堵和管理不当的情况。而智能道闸通过车牌识别技术，可自动识别进出车辆的车牌信息并与相应的停车费用做出匹配，加快车辆通行速度，大大减缓车辆拥堵的发生。同时，此技术还可避免因为工作人员因疲劳或失误，误识别或漏识车牌信息等问题的发生，为用户提供更加安全、精 确、便捷的通行服务。
传统停车场的管理模式主要依靠人工收费和监控，存在着人工管理不善、监管难度大等问题。而智能道闸通过安装智能管理系统，实现了监控和管理的网络化、自动化、智能化，做到了实时监控、过闸识别、信息交互等多个方面的可视化，使得停车场的管理变得更加、安全、稳定。通过运用云计算、大数据等技术，实现停车场的数据收集、储存、分析与查询等操作，实现对停车场的管控，停车场的规范化、安全化、智能化。
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