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。
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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