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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。
智能道闸养护有以下几点：
1.智能道闸的遥控器性能是否正常
2.智能道闸杆的清洁和修整
3.翻开箱体检查电线接头能否紧固
4.给各转动轴添加润滑油、及时补充齿轮箱内机油
5.保持智能道闸箱体清洁。
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。
