在實(shí)際應(yīng)用中，選擇合適的模式是非常重要的。傳統(tǒng)模式、基于特征的模式和基于統(tǒng)計(jì)的模式通常適用于一些簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，如停車場(chǎng)管理等。而對(duì)于一些復(fù)雜的場(chǎng)景，如高速公路收費(fèi)等，深度學(xué)習(xí)模式更具有優(yōu)勢(shì)。但是需要注意的是，在實(shí)際應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)模式需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源支持，因此在資源緊張的情況下，應(yīng)該根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇。

隨著智能道閘應(yīng)用的不斷普及，停車場(chǎng)的數(shù)據(jù)量也在不斷增加，包括停車流量、客戶滿意度、車牌信息等多種數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，不僅可以提供詳細(xì)的車輛通行和停車消費(fèi)等信息，還可以為停車場(chǎng)提供決策支撐，提高停車場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效益和管理水平。

智能道閘技術(shù)的應(yīng)用提高了停車場(chǎng)經(jīng)營(yíng)效益和管理水平，優(yōu)化了用戶體驗(yàn)，為城市化進(jìn)程帶來了便利，成為停車場(chǎng)行業(yè)的“黑馬”。當(dāng)然，隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，智能道閘技術(shù)還面臨一系列問題，例如信息安全、應(yīng)用場(chǎng)景適配等方面的挑戰(zhàn)，因此停車場(chǎng)管理者需要逐步完善智能道閘技術(shù)的應(yīng)用，使之更好地服務(wù)于用戶、滿足市場(chǎng)需求。