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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。
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。
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。
