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。
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。
随着智能道闸应用的不断普及,停车场的数据量也在不断增加,包括停车流量、客户满意度、车牌信息等多种数据类型。这些数据的挖掘和分析,不仅可以提供详细的车辆通行和停车消费等信息,还可以为停车场提供决策支撑,提高停车场的经营效益和管理水平。