在實際應用中，選擇合適的模式是非常重要的。傳統模式、基于特征的模式和基于統計的模式通常適用于一些簡單的場景，如停車場管理等。而對于一些復雜的場景，如高速公路收費等，深度學習模式更具有優勢。但是需要注意的是，在實際應用中，深度學習模式需要大量的數據和計算資源支持，因此在資源緊張的情況下，應該根據具體情況進行選擇。
隨著智能道閘應用的不斷普及，停車場的數據量也在不斷增加，包括停車流量、客戶滿意度、車牌信息等多種數據類型。這些數據的挖掘和分析，不僅可以提供詳細的車輛通行和停車消費等信息，還可以為停車場提供決策支撐，提高停車場的經營效益和管理水平。
智能道閘技術的應用提高了停車場經營效益和管理水平，優化了用戶體驗，為城市化進程帶來了便利，成為停車場行業的“黑馬”。當然，隨著社會的不斷發展，智能道閘技術還面臨一系列問題，例如信息安全、應用場景適配等方面的挑戰，因此停車場管理者需要逐步完善智能道閘技術的應用，使之更好地服務于用戶、滿足市場需求。
