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，它是智慧无人值守停车场普遍的应用着，是特地用于出入口中限制机动车行驶的通道出入口管理设备。道闸通常都是露天放在外面的，经常的要经受日晒雨淋，这样就显得它的维护保养尤为的重要，它的作用让大家都不能忽视。
道闸又称挡车器，是用于道路上限制机动车行驶的通道出入口管理设备 ，现广泛应用于公路收费站、停车场系统管理车辆通道，用于管理车辆的出入。电动道闸可单通过无线遥控实现起落杆，也可以通过停车场管理系统实行自动管理状态，入场识别车牌放行车辆，出场时，收取停车费后自动放行车辆。道闸由减速箱、电机、（或者采用液压）传动机构、平衡装置、机箱、闸杆支架、闸杆等部分组成。
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。
智能道闸技术的应用提高了停车场经营效益和管理水平，优化了用户体验，为城市化进程带来了便利，成为停车场行业的“黑马”。当然，随着社会的不断发展，智能道闸技术还面临一系列问题，例如信息安全、应用场景适配等方面的挑战，因此停车场管理者需要逐步完善智能道闸技术的应用，使之更好地服务于用户、满足市场需求。