ai视觉算法对于车辆颜色识别，基本上克服了照明条件变化、摄像头硬件误差导致的颜色不稳定、过曝光等一系列问题，解决了图像颜色变化导致的识别错误问题，车场车辆的颜色识别率为80%至85%，如果采用大数据和深度学习技术，车辆标记过度暴露或标记被人为去除而带来的局部特征将消失，其分辨率将从89%上升到93%以上，车辆的主要颜色识别率为75%?在车辆制造商的标志识别中，利用传统的HOG、LBP、SIFT、SURF等特征，如果利用SVM机器学习技术训练多连接的识别器，则识别制造商的标志容易发生误判。

ai视觉算法在车辆检索中，由于车辆的图像根据场景不同而曝光过度或曝光不足，深度学习可以很好地获得比较稳定的特征，搜索的相似目标更加准确，Top5的搜索率在95%以上。 在脸部识别项目中，或者车辆的比例发生较大变化，用以往的方法提取的特征会发生变化，所以检索率不稳定。 脸部会因光线、姿势、表情等因素而发生变化，因此目前大多数应用都是固定场景、固定姿势，在姿势和光线上也得到了一定的放松。

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