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近兩年的人工智能浪潮影響最大落地最廣的是“人臉識(shí)別”，隨之而火的還有“車臉識(shí)別”技術(shù)，車臉識(shí)別技術(shù)不是靠識(shí)別車牌，而是識(shí)別車輛外形特征來區(qū)分不同車輛。

車臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用范圍較廣，主要包括智慧安防、智慧交通等。例如：公安涉車偵查、套牌車比對(duì)、無牌車管理、違法抓拍、道路擁堵路況檢測(cè)、交通異常行為分析、停車收費(fèi)管理等。

車型的識(shí)別雖有很多年的發(fā)展史，但仍是一個(gè)較大的難題：

首先，車輛在不同時(shí)間及環(huán)境影響下，其顏色、光澤度等都會(huì)有不同變化，而且車輛在行駛中，其位置、速度都有隨機(jī)性，使得車輛在錄入鏡頭時(shí)形狀、大小也會(huì)有改變；

第二，車輛的拍攝角度變化、鄰近物體的影響、車輛之間遮擋等條件也會(huì)對(duì)車輛外觀造成一定影響；

第三，背景圖像的持續(xù)變化以及光照條件、天氣季節(jié)變化等因素影響。因此車輛識(shí)別與智能交通系統(tǒng)的需求還稍有差距，需要我們繼續(xù)努力，在識(shí)別的準(zhǔn)確率和實(shí)用性上做進(jìn)一步提高。

我們?cè)跈z測(cè)車輛的時(shí)候，不僅僅檢測(cè)車牌號(hào)碼，我們檢測(cè)的內(nèi)容包括車輛的很多信息，例如：車輛的輪胎、車燈、透視鏡、擋風(fēng)玻璃，以及車輛的型號(hào)、品牌等等。

在停車場(chǎng)管理的過程中，車牌識(shí)別技術(shù)已經(jīng)是相當(dāng)成熟的應(yīng)用，但在停車的過程中又難免會(huì)遇到無牌車的窘態(tài)，這時(shí)通過車型識(shí)別和車輛檢測(cè)算法完美解決該狀況。

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