隨著交通樞紐的大規模網絡化，大量的車輛通行記錄信息被匯集起來，可以實時分析城市的交通量，調整信號間隔，縮短車輛的等待時間，提高城市道路的通行效率，對城市交通管理起著重要的作用，有了充分的數據和人工智能技術的應用，下面一起了解下ai視覺算法在智慧交通領域的應用吧!

　　目前，許多廠家聲稱自己的車牌識別率已經達到99%，但這也只是在標準卡口的視頻條件上加上一些預設條件而達到的。 目前在智能交通領域，人工智能分析和深度學習較為成熟的應用技術以車牌識別算法為理想。在對許多簡單的卡口和卡口圖像進行車牌定位識別時，良好的車牌識別也很難達到90%。 但是，隨著人工智能、深度學習的應用，這種狀況將會得到大幅改善。

　　在傳統的圖像處理和機器學習算法的研發中，根據以往的經驗，理論分析難度較大，訓練方法需要很多經驗和技術，因此一般需要5到10年的時間，取得了劃時代的發展，很多特征都是人為制定的，例如hog、sift特征在目標檢測和特征匹配中占有重要的地位，在安全領域的許多具體算法中使用的特征大多有這兩個人為特征和機器學習算法的設計，對算法工程師的知識要求也越來越高。 從目前的應用情況來看，只要加入新的數據，有足夠的時間和計算資源，深度學習并非如此。 進行圖像檢測和識別時，不需要人為設定具體的特征，只要準備足夠多的圖進行訓練即可，通過分層迭代可以得到良好的結果。隨著深度學習網絡層次的增加，識別率就會提高，比以往的方法更好。

　　另外，ai視覺算法在車輛顏色、車輛制造商標識識別、無車牌車輛檢測、非機動車檢測與分類、車頭后置判斷、車輛搜索、人臉識別等技術方面也很成熟。

　  ai視覺算法對于車輛顏色識別，基本上克服了照明條件變化、攝像頭硬件誤差導致的顏色不穩定、過曝光等一系列問題，解決了圖像顏色變化導致的識別錯誤問題，車場車輛的顏色識別率為80%至85%， 如果采用大數據和深度學習技術，車輛標記過度暴露或標記被人為去除而帶來的局部特征將消失，其分辨率將從89%上升到93%以上，車輛的主要顏色識別率為75%?在車輛制造商的標志識別中，利用傳統的HOG、LBP、SIFT、SURF等特征，如果利用SVM機器學習技術訓練多連接的識別器，則識別制造商的標志容易發生誤判。

　　ai視覺算法在車輛檢索中，由于車輛的圖像根據場景不同而曝光過度或曝光不足，深度學習可以很好地獲得比較穩定的特征，搜索的相似目標更加準確，Top5的搜索率在95%以上。 在臉部識別項目中，或者車輛的比例發生較大變化，用以往的方法提取的特征會發生變化，所以檢索率不穩定。 臉部會因光線、姿勢、表情等因素而發生變化，因此目前大多數應用都是固定場景、固定姿勢，在姿勢和光線上也得到了一定的放松。

　　以上介紹的就是ai視覺算法在智慧交通領域的應用，如需了解更多，可隨時聯系我們!