用于車輛顏色識別的Ai視覺算法，基本克服了光照條件變化、攝像頭硬件錯誤引起的顏色不穩(wěn)定、鉛曝光等一系列問題，解決了由顏色變化引起的圖像識別錯誤問題，車場車輛顏色識別率為80% ~ 85%，如果采用大數據和深度學習技術，局部特征引起的車輛標記過度曝光或人為去除標記會消失，它的分辨率將從89%提高到93%以上，汽車的原色識別率將達到75%。在汽車廠商標志識別中，采用了HOG、LBP、SIFT、SURF等傳統(tǒng)特征。如果使用SVM機器學習技術訓練多連接識別器，對廠商標識的識別容易出現(xiàn)誤判。
在ai視覺算法的車輛檢索中，根據不同的場景，車輛圖像會出現(xiàn)曝光過度或曝光不足的情況，深度學習可以很好地獲得相對穩(wěn)定的特征，更準確地搜索相似目標。Top5搜索率在95%以上。在人臉識別項目中，或者車輛的比例變化較大，使用之前的方法提取的特征會發(fā)生變化，因此檢索率不穩(wěn)定。人臉會因為光線、姿勢、表情等因素而發(fā)生變化，所以目前的應用大多是固定場景、固定姿勢，同時在姿勢和光線上也得到一些放松。
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