计算机视觉在智能交通领域的五大应用方向
车辆检测与感知：通过深度学习技术模拟人眼，精确识别车辆轮廓和形态，解决了传统基于运动检测在不同天气下的问题。
路口、路段、停车场的感知：利用监控摄像头和图像识别技术，对道路流量进行实时分析，为交通优化提供依据。同时，提升了违法停车抓拍系统的效率，并降低了成本。
车辆身份特征识别：超越传统ETC和电子标签技术，不仅能准确识别车牌，还能够分析车辆颜色、类型等多维度信息，为智能交通管理提供更全面的数据支持。
以图搜图与比对：通过海量图片中寻找特定车辆的能力，大幅减少人工参与，并提高结算效率。同时，可以实现无牌或污牌汽车的自动辨认，提升收费系统的透明度和公正性。
交通视频行为分析：
事件检测：通过连续视频分析来发现交通事故及拥堵情况。
违章抓拍：利用深度学习技术实现非现场执法，如驾驶时接打电话等行为监测。
无人驾驶与汽车辅助驾驶：通过图像识别技术获取前方环境信息，以实现无人驾驶梦想并改善现有汽车辅助系统。
