计算机视觉在智能交通技术领域的五大应用方向：物品识别与管理
感知：包括车辆检测和路口、路段、停车场等环境的感知，通过图像或视频识别并标注出物体，如车辆轮廓，以模拟人类视觉感知，解决传统基于运动检测的天气和光线干扰问题。
身份特征识别：利用深度学习提升的车辆识别，不仅仅是车牌准确率，还能实现更高级别的身份特征唯一性识别，如“车脸识别”，精确区分颜色、类型、品牌年款等。
比对：通过以图搜图功能在海量图片中精准找到一辆特定车，无论是否有号牌，减少人工参与，如收费结算系统中的无牌车污牌问题。
行为分析：用于智能交通领域第四个主要应用，即行为分析。通过连续视频分析，可以检测如停车逆行等违规行为，并报警及时提供信息。利用深度学习技术进行真正准确的交通事件检测系统。
驾控辅助与无人驾驶：汽车辅助驾驶和无人驾驶领域中，计算机视觉技术主要用于前方物体（如其他車輛、行人）以及道路标志灯信号实时监测，为自动驾驶提供决策支持，使出行更加安全舒适。
