人工智能技术的迅猛发展，积极推动着安防领域向着一个更智能化、更人性化的方向前进，在
出入口控制系统中，人工智能技术的应用将大大的提高识别准确率。
出入口控制的安全管理一般分为人和物两方面管理人工智能技术在这两方面的应用中也发挥着积极的推动作用。
一、人工智能技术在出入口控制系统人的管理中的应用优势
对于人员管理来说，一般的做法是在出入口配备访客实名登记系统，所有访客进入需要进行证件登记，而访客机会利用认证对比、人脸识别等人工智能进行身份验证，充分保证了出入口的安全。
在人工智能技术快速发展的今天，人脸识别是如今最领先的验证方式。人脸识别智慧出入口闸机最初常用的验证方式是IC/ID刷卡，然后发展到二维码、指纹和身份证验证，再到现今的人脸识别验证。根据应用的实际需求，人脸识别智慧出入口闸机还可以结合多种验证方式，形成人证合一、多
生物识别等闸机系统，提高管理的安全级别。
现在很多领域使用人脸识别闸机替代人工进行实名制验证，可以实现对出入口的高效、便捷、精准的管理以及降低人工管理成本。利用人脸识别闸机，可以从前端摄像头开始部署，将采集的数据与公安系统对接，有助于开展侦查工作，防止与打击犯罪行为，加强公共场合的安全和提高公安人员的办案效率。机场、火车站、海关等高公共交通场合，将人脸识别与身份证实名制验证结合，旅客自助安检或验票通关，替代人工检验，而且识别速度非常快，提升了旅客出行的便利性。写字楼安装人脸识别闸机，能实现智慧办公，用户可以告别传统刷卡的方式，仅需要通过识别人脸即可进出。这既强化了写字楼的管理与服务，也提升了用户体验，同时，企业与物业还能利用通过闸机采集的数据优化管理方案。人脸识别闸机应用在小区，令小区的安保手段更加科技化，它替代保安的角色，识别比保安更精准和无遗漏，更好地为小区居民创造便捷的通行与阻止外来人员非法进入，当居民拎着大包小包不方便找卡、忘带和丢失门卡时 ，也不用担心，露个脸就可以进门了，非常方便，又可以增强了居民对社区的安全感。
二、人工智能技术在出入口控制系统物的管理中的应用优势
对于物的管理最主要的应用为
车牌识别系统，车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。
在传统的图像处理和机器学习算法研发中，很多特征都是人为制定的，比如hog、sift特征，在目标检测和特征匹配中占有重要的地位，安防领域中的很多具体算法所使用的特征大多是这两种特征的变种。人为设计特征和机器学习算法，从以往的经验来看，由于理论分析的难度大，训练方法又需要很多经验和技巧，一般需要5到10年的时间才会有一次突破性的发展，而且对算法工程师的知识要求也一直在提高。深度学习则不然，在进行图像检测和识别时，无需人为设定具体的特征，只需要准备好足够多的图进行训练即可，通过逐层的迭代就可以获得较好的结果。从目前的应用情况来看，只要加入新数据，并且有充足的时间和计算资源，随着深度学习网络层次的增加，识别率就会相应提升，比传统方法表现更好。
另外在车辆颜色、车辆厂商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索、人脸识别等相关的技术方面也比较成熟。
1、车牌颜色识别
在车辆颜色识别方面，基本上克服了由于光照条件变化、相机硬件误差所带来的颜色不稳定、过曝光等一系列问题，因此解决了图像颜色变化导致的识别错误问题，卡口车辆颜色识别率从80%提升到85%，电警车辆主颜色识别率到从75%提升到80%以上。
2、车辆厂商标志识别
在车辆厂商标志识别方面，使用传统的HOG、LBP、SIFT、SURF等特征，采用SVM机器学习技术训练一个多级联的分类器来识别厂商标志很容易出现误判，采用大数据加深度学习技术后，车辆车标的过曝光或者车标被人为去掉等引起的局部特征会随之消失，其识别率可以从89%提升到93%以上。
3、车辆检索
在车辆检索方面，车辆的图片在不同场景下会出现曝光过度或者曝光不足，或者车辆的尺度发生很大变化，导致传统方法提取的特征会发生变化，因此检索率很不稳定。深度学习能够很好地获取较为较稳定的特征，搜索的相似目标更精确，Top5的搜索率在95%以上。在人脸识别项目中，由于光线、姿态和表情等因素引起人脸变化，目前很多应用都是固定场景、固定姿态，采用深度学习算法后，不仅固定场景的人脸识别率从89%提升到99%，而且对姿态和光线也有了一定的放松。
4、交通信号系统
传统的交通灯使用默认时间转换灯色，虽然转换灯色的时间会根据数据每几年更新一次，但是随着交通模式发展，传统系统很快就会过时。而人工智能驱动的智能交通信号系统则以雷达传感器和摄像头
监控交通状况，然后利用先进的人工智能算法决定灯色转换时间，通过人工智能和交通控制理论融合应用，优化了城市道路网络中的交通流量。
5、警用机器人
人工智能的警用机器人将取代交通警察，实现公路交通安全的全方位监控、全天候巡逻、立体化监管。
6、大数据分析
人工智能算法可以根据城市民众的出行偏好、生活、消费习惯等方式，分析出城市人流、车流的迁移与城市建设及公众资源的数据。基于这些大数据的分析结果，为政府决策部门进行城市规划，特别是为公共交通设施的基础建设提供指导和借鉴。
7、无人驾驶和汽车辅助驾驶
非常重要的一个技术点就是图象识别，通过图像识别前方车辆、行人、障碍物、道路以及
交通信号灯和交通标识，这项技术的落地应用将给人类带来前所未有的出行体验，重塑交通体系，并构建真正的智能交通时代。
