用于车辆颜色识别的Ai视觉算法，基本克服了光照条件变化、摄像头硬件错误引起的颜色不稳定、铅曝光等一系列问题，解决了由颜色变化引起的图像识别错误问题，车场车辆颜色识别率为80% ~ 85%，如果采用大数据和深度学习技术，局部特征引起的车辆标记过度曝光或人为去除标记会消失，它的分辨率将从89%提高到93%以上，汽车的原色识别率将达到75%。在汽车厂商标志识别中，采用了HOG、LBP、SIFT、SURF等传统特征。如果使用SVM机器学习技术训练多连接识别器，对厂商标识的识别容易出现误判。
在ai视觉算法的车辆检索中，根据不同的场景，车辆图像会出现曝光过度或曝光不足的情况，深度学习可以很好地获得相对稳定的特征，更准确地搜索相似目标。Top5搜索率在95%以上。在人脸识别项目中，或者车辆的比例变化较大，使用之前的方法提取的特征会发生变化，因此检索率不稳定。人脸会因为光线、姿势、表情等因素而发生变化，所以目前的应用大多是固定场景、固定姿势，同时在姿势和光线上也得到一些放松。
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