車牌識(shí)別系統(tǒng)在未來的整個(gè)智慧交通領(lǐng)域發(fā)展中將繼續(xù)得到廣泛應(yīng)用，其中智慧出行領(lǐng)域應(yīng)用車牌識(shí)別系統(tǒng)在車輛道路行駛中實(shí)施違章監(jiān)控，而智慧停車領(lǐng)域則采用車牌識(shí)別系統(tǒng)在車輛停放過程中采集車輛信息。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性將不斷提高，為城市交通管理和公安安防等領(lǐng)域提供更加、準(zhǔn)確的服務(wù)。

傳統(tǒng)車牌識(shí)別模式通常采用基于特征的模式。這種模式的特點(diǎn)是通過預(yù)處理和特征提取的方式，獲取車牌圖像中的特征信息，再通過分類器對(duì)這些特征進(jìn)行判定。傳統(tǒng)模式需要人工設(shè)計(jì)特征提取器和分類器，因此識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性受到很大的限制。傳統(tǒng)模式的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算速度較快，計(jì)算量相對(duì)較小。

在實(shí)際應(yīng)用中，選擇合適的模式是非常重要的。傳統(tǒng)模式、基于特征的模式和基于統(tǒng)計(jì)的模式通常適用于一些簡單的場景，如停車場管理等。而對(duì)于一些復(fù)雜的場景，如高速公路收費(fèi)等，深度學(xué)習(xí)模式更具有優(yōu)勢。但是需要注意的是，在實(shí)際應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)模式需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源支持，因此在資源緊張的情況下，應(yīng)該根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇。

車輛進(jìn)過地感線圈會(huì)發(fā)生電感量傳輸給車輛檢測器，車輛檢測器就會(huì)宣布2組繼電器信號(hào)，一組是進(jìn)入地感線圈信號(hào)，一組是脫離信號(hào)，每組多有長開和長閉兩種信號(hào)。另外道閘一般有地感紅外輸入接口，正常情況車輛檢測信號(hào)會(huì)接在地感紅外接口上，車輛來了道閘刷卡開閘，車過主動(dòng)落閘，車來碰到地感線圈不會(huì)主動(dòng)抬閘?？墒且枪┴浬痰漠a(chǎn)品沒有地感紅外接口或地感紅外接口壞了或新的車輛檢測器和地感紅外接口不匹配，他們把車輛檢測器的兩組信號(hào)接在道閘本身的開閘和關(guān)閘端口，這樣也起到車過主動(dòng)落閘車子在不會(huì)落閘維護(hù)車輛作用，僅有缺點(diǎn)就是車子壓到地感道閘會(huì)開閘；另外一種情況就是道閘控制板或刷卡主板有問題，主要看現(xiàn)場線怎么接的來判別。

在傳統(tǒng)停車場中，需要人工查驗(yàn)車輛的車牌信息并核對(duì)是否已繳納停車費(fèi)用，占用了大量的時(shí)間，容易導(dǎo)致車輛擁堵和管理不當(dāng)?shù)那闆r。而智能道閘通過車牌識(shí)別技術(shù)，可自動(dòng)識(shí)別進(jìn)出車輛的車牌信息并與相應(yīng)的停車費(fèi)用做出匹配，加快車輛通行速度，大大減緩車輛擁堵的發(fā)生。同時(shí)，此技術(shù)還可避免因?yàn)楣ぷ魅藛T因疲勞或失誤，誤識(shí)別或漏識(shí)車牌信息等問題的發(fā)生，為用戶提供更加安全、精 確、便捷的通行服務(wù)。

隨著智能道閘應(yīng)用的不斷普及，停車場的數(shù)據(jù)量也在不斷增加，包括停車流量、客戶滿意度、車牌信息等多種數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，不僅可以提供詳細(xì)的車輛通行和停車消費(fèi)等信息，還可以為停車場提供決策支撐，提高停車場的經(jīng)營效益和管理水平。