目前在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%，但这也只是在标准卡口的视频条件下再加上一些预设条件来达到的。在针对很多简易卡口和卡口图片进行车牌定位识别时，较好的车牌识别也很难达到90%。不过随着采用人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。

　　车辆识别技术是智能交通系统中至关重要的环节之一，通过车牌提取、图像预处理、特征提取等技术，识别车辆牌号。如今车牌识别广泛应用于高速收费站、停车场等领域，并且我国的摄像头识别技术在世界范围内处于顶级，然而由于扫描技术受到光线、污牌车、车牌损坏等影响，硬件识别的综合正确率只能停留在95%左右，这也导致无感支付、无人值守成为纸上谈兵。
　　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。人工智能的深度学习则不然，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，人工智能在车辆颜色、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。
　　一、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。
　　二、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。
　　三、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。
　　四、车牌识别
　　在车辆识别方面，基于深度学习的车辆识别技术将特征范围由单纯的车牌或车标扩展到整个车身。车辆的车灯、格栅、车窗等均是车辆的重要特征，对车辆这些特征的引入，不仅大大提升了车辆识别的准确率，对干扰、遮挡等问题的适应性也更强，识别的类别也更加细化，不仅能识别车辆的品牌，而且能识别车辆的子品牌、型号、年款等详细类别。指定车辆在视频图像数据中的检索除了可以通过车牌、品牌、型号、颜色等描述信息进行外，还可以通过车辆图片或年检标、挂饰等局部特征进行。
　　目前，国内很多城市的车辆卡口系统在现有系统的基础上扩展了车辆识别功能，也称为车辆二次分析系统，基本可以识别2000余种细化到年款的车辆类型，并在此基础上扩展出很多如"假/套牌分析"等实战业务应用。特别是针对"假牌"、"套牌"、"车内不系安全带"、"开车打电话"等需要人工甄别的违法行为，这些智能交通系统不仅事半功倍，而且极大减少人工投入，大大提升工作效率。
　　与传统车牌识别技术相比，基于深度学习的车牌检测算法，框架相对简单，在硬件性能较强且有足够训练样本的情况下，能够在短时间内获得更好的识别效果，网络的进一步优化也保证了识别的实时性。目前来看，许多安防企业物体特征识别技术在科研与商用方面均比较成熟，基本处于世界先进甚至领先水平。