尽管车牌识别系统已经得到广泛应用，但是仍然存在一些问题：
1.车牌遮挡问题：在实际场景中，车牌常常会被遮挡或者模糊，导致识别准确率下降。
2.车牌变形问题：车牌会因为车速、拍摄角度等因素发生变形，导致识别准确率下降。
3.识别速度问题：车牌识别系统需要在实时场景中进行处理，因此识别速度是一个重要的问题。
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。
智能道闸可适应于高速公路、商业、大型小区等车流量频繁之场所。选用机电一体化机芯设计，具有不抖杆、不卡死、不热保优势。三个按键分别操控，时速更活络更。解决了安防职业多年来的困扰；全程对经过车辆进行高速检测，遇到障碍物主动反弹，安全稳定。
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。
道闸是路边停车场常见的一种挡车设备，很多时候也叫挡车器。如今道闸的种类越来越多，比如按闸杆结构可以分为直杆道闸、伸缩杆道闸、曲杆道闸和栅栏道闸，按升降速度可以分为慢速道闸、中速道闸和快速道闸，按安装方向可分为左向道闸、右向道闸和双向道闸等。
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