随着交通枢纽的大规模网络化，大量的车辆通行记录信息被汇集起来，可以实时分析城市的交通量，调整信号间隔，缩短车辆的等待时间，提高城市道路的通行效率，对城市交通管理起着重要的作用，有了充分的数据和人工智能技术的应用，下面一起了解下ai视觉算法在智慧交通领域的应用吧!

　　目前，许多厂家声称自己的车牌识别率已经达到99%，但这也只是在标准卡口的视频条件上加上一些预设条件而达到的。 目前在智能交通领域，人工智能分析和深度学习较为成熟的应用技术以车牌识别算法为理想。在对许多简单的卡口和卡口图像进行车牌定位识别时，良好的车牌识别也很难达到90%。 但是，随着人工智能、深度学习的应用，这种状况将会得到大幅改善。

　　在传统的图像处理和机器学习算法的研发中，根据以往的经验，理论分析难度较大，训练方法需要很多经验和技术，因此一般需要5到10年的时间，取得了划时代的发展，很多特征都是人为制定的，例如hog、sift特征在目标检测和特征匹配中占有重要的地位，在安全领域的许多具体算法中使用的特征大多有这两个人为特征和机器学习算法的设计，对算法工程师的知识要求也越来越高。 从目前的应用情况来看，只要加入新的数据，有足够的时间和计算资源，深度学习并非如此。 进行图像检测和识别时，不需要人为设定具体的特征，只要准备足够多的图进行训练即可，通过分层迭代可以得到良好的结果。随着深度学习网络层次的增加，识别率就会提高，比以往的方法更好。

　　另外，ai视觉算法在车辆颜色、车辆制造商标识识别、无车牌车辆检测、非机动车检测与分类、车头后置判断、车辆搜索、人脸识别等技术方面也很成熟。

　  ai视觉算法对于车辆颜色识别，基本上克服了照明条件变化、摄像头硬件误差导致的颜色不稳定、过曝光等一系列问题，解决了图像颜色变化导致的识别错误问题，车场车辆的颜色识别率为80%至85%， 如果采用大数据和深度学习技术，车辆标记过度暴露或标记被人为去除而带来的局部特征将消失，其分辨率将从89%上升到93%以上，车辆的主要颜色识别率为75%?在车辆制造商的标志识别中，利用传统的HOG、LBP、SIFT、SURF等特征，如果利用SVM机器学习技术训练多连接的识别器，则识别制造商的标志容易发生误判。

　　ai视觉算法在车辆检索中，由于车辆的图像根据场景不同而曝光过度或曝光不足，深度学习可以很好地获得比较稳定的特征，搜索的相似目标更加准确，Top5的搜索率在95%以上。 在脸部识别项目中，或者车辆的比例发生较大变化，用以往的方法提取的特征会发生变化，所以检索率不稳定。 脸部会因光线、姿势、表情等因素而发生变化，因此目前大多数应用都是固定场景、固定姿势，在姿势和光线上也得到了一定的放松。

　　以上介绍的就是ai视觉算法在智慧交通领域的应用，如需了解更多，可随时联系我们!