计算机视觉在智能交通公司的五大应用方向
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，为道路流量分析、交通规划提供数据依据，同时提高了摄像头使用寿命，并降低了成本。
车辆身份特征识别：通过深度学习提升的车辆识别，不仅精确识别车牌，还能实现更为多维度的特征识别，如颜色、类型等，以应对ETC系统破坏或电子标签落地时间窗口的问题。
以图搜图和行为分析：基于视图大数据，可以在海量图片中找到特定车辆，无需号牌；同时，通过连续视频分析可以检测交通事故及事件，并报警，减少人工参与。
无人驾驶与汽车辅助驾驶：利用图像识别技术前方目标（如行人、障碍物）进行实时跟踪，为无人驾驶和汽车辅助驾驶提供基础信息。
