尽管车牌识别系统已经得到广泛应用，但是仍然存在一些问题：

1.车牌遮挡问题：在实际场景中，车牌常常会被遮挡或者模糊，导致识别准确率下降。

2.车牌变形问题：车牌会因为车速、拍摄角度等因素发生变形，导致识别准确率下降。

3.识别速度问题：车牌识别系统需要在实时场景中进行处理，因此识别速度是一个重要的问题。

车牌识别系统在未来的整个智慧交通领域发展中将继续得到广泛应用，其中智慧出行领域应用车牌识别系统在车辆道路行驶中实施违章监控，而智慧停车领域则采用车牌识别系统在车辆停放过程中采集车辆信息。随着技术的不断创新和发展，车牌识别系统的识别准确率和鲁棒性将不断提高，为城市交通管理和公安安防等领域提供更加、准确的服务。

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。

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。
随着社会科技的发展，新型的停车器材逐渐兴起，如无人机识别柔性道闸、NFC电子支付等。停车场需要将智能设备和新兴技术相结合，升级智能停车场系统，提高停车场的管理水平，增强用户和车主的使用体验。例如，智能道闸可以与手机APP相互兼容，实现车主的预约停车和无人值守支付等功能，进一步优化用户体验。
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。