为自动伸缩门增加智能学习功能，可从学习不同场景运行参数、根据时段自动调整、结合使用习惯优化、联动周边设备协同学习等方面入手，以下为具体实现方式：
场景识别与参数学习：利用传感器收集不同场景下的数据，如上下班高峰期人流量大、车流量多，夜间人车流量少等。通过算法分析这些数据，让伸缩门自动学习不同场景下合适的运行参数，例如高峰期提高开闭速度，夜间降低速度以节省能源。
时段自适应调整：记录伸缩门在不同时间段的运行情况，如周一至周五的工作日和周末的使用频率不同。根据这些历史数据，智能系统能够预测并自动调整运行模式，在相应时间段设置较适宜的运行参数。
用户习惯学习：对于有授权的用户，记录他们的使用习惯，比如某些用户经常在特定时间进出。伸缩门可以学习这些习惯，在用户接近时提前做好开启准备，提高通行效率。
故障预测与学习：收集伸缩门运行过程中的各种数据，如电机的电流、电压、温度，传动部件的磨损情况等。通过机器学习算法分析这些数据，提前来预测可能出现的故障，并及时发出维护提醒，避免因故障导致的安全事故。
与周边设备联动学习：如果伸缩门与其他智能设备（如监控像头、门禁系统等）联动，可以学习这些设备提供的信息。例如，当监控像头检测到异常人员靠近时，伸缩门可以自动加强安全防护措施；根据门禁系统的授权信息，学习不同人员的通行权限和习惯，进一步优化安全管理和通行效率。