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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。
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。
优势
1: 结构简单、运行平稳、自动起杆、安装维护方便
2: 采用曲柄连杆机构传动，减少了机械故障、低噪音、
3: 采用高灵敏度的光电限位控制系统，运行可靠，限位
4: 采用了特殊的停电手动、自动起杆装置，这样，即使是在停电的情况下，道闸可以手动抬杆，不影响车辆的正常通行, 同时道闸具有多种控制方式，支持线控、遥控、通讯协议等控制方式
5: 智能道闸的具备防砸车功能，有效防止闸杆误伤车辆和行人。
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。
南亿中伟业智能系统有限公司从事，智能电动门，智能悬浮门，智能悬浮折叠门，停车场管理系统、门禁一卡通系统、智能通道管理系统、是集电子产品研发、生产、销售服务为一体大型综合企业。历年来公司始终秉持“以人为本、质量、诚信服务、追求”的经营理念以高科技为起点，不断创新、不断开拓，不懈努力。产品以其精美的设计、精心的选料、的工艺、精良的品质，赢得了广大客户的青睐。
