目前在智能交通領域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識別率已經達到了99%，但這也只是在標準卡口的視頻條件下再加上一些預設條件來達到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進行車牌定位識別時，較好的車牌識別也很難達到90%。不過隨著採用人工智能、深度學習的應用，這一情況將會得到很大的改善。
目前在智能交通領域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識別率已經達到了99%，但這也只是在標準卡口的視頻條件下再加上一些預設條件來達到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進行車牌定位識別時，較好的車牌識別也很難達到90%。不過隨著採用人工智能、深度學習的應用，這一情況將會得到很大的改善。
車輛識別技術是智能交通系統中至關重要的環節之一，通過車牌提取、圖像預處理、特徵提取等技術，識別車輛牌號。如今車牌識別廣泛應用於高速收費站、停車場等領域，並且我國的攝像頭識別技術在世界範圍內處於頂級，然而由於掃描技術受到光線、汙牌車、車牌損壞等影響，硬件識別的綜合正確率只能停留在95%左右，這也導致無感支付、無人值守成為紙上談兵。
在傳統的圖像處理和機器學習算法研發中，很多特徵都是人為制定的，比如hog、sift特徵，在目標檢測和特徵匹配中佔有重要的地位，安防領域中的很多具體算法所使用的特徵大多是這兩種特徵的變種。人為設計特徵和機器學習算法，從以往的經驗來看，由於理論分析的難度大，訓練方法又需要很多經驗和技巧，一般需要5到10年的時間才會有一次突破性的發展，而且對算法工程師的知識要求也一直在提高。人工智能的深度學習則不然，在進行圖像檢測和識別時，無需人為設定具體的特徵，只需要準備好足夠多的圖進行訓練即可，通過逐層的迭代就可以獲得較好的結果。從目前的應用情況來看，只要加入新數據，並且有充足的時間和計算資源，隨著深度學習網絡層次的增加，識別率就會相應提升，比傳統方法表現更好。
另外，人工智能在車輛顏色、車輛廠商標誌識別、無牌車檢測、非機動車檢測與分類、車頭車尾判斷、車輛檢索、人臉識別等相關的技術方面也比較成熟。
一、車牌顏色識別
在車輛顏色識別方面，基本上克服了由於光照條件變化、相機硬件誤差所帶來的顏色不穩定、過曝光等一系列問題，因此解決了圖像顏色變化導致的識別錯誤問題，卡口車輛顏色識別率從80%提升到85%，電警車輛主顏色識別率到從75%提升到80%以上。
二、車輛廠商標誌識別
在車輛廠商標誌識別方面，使用傳統的HOG、LBP、SIFT、SURF等特徵，採用SVM機器學習技術訓練一個多級聯的分類器來識別廠商標誌很容易出現誤判，採用大數據加深度學習技術後，車輛車標的過曝光或者車標被人為去掉等引起的局部特徵會隨之消失，其識別率可以從89%提升到93%以上。
三、車輛檢索
在車輛檢索方面，車輛的圖片在不同場景下會出現曝光過度或者曝光不足，或者車輛的尺度發生很大變化，導致傳統方法提取的特徵會發生變化，因此檢索率很不穩定。深度學習能夠很好地獲取較為較穩定的特徵，搜索的相似目標更精確，Top5的搜索率在95%以上。在人臉識別項目中，由於光線、姿態和表情等因素引起人臉變化，目前很多應用都是固定場景、固定姿態，採用深度學習算法後，不僅固定場景的人臉識別率從89%提升到99%，而且對姿態和光線也有了一定的放鬆。
四、車牌識別
在車輛識別方面，基於深度學習的車輛識別技術將特徵範圍由單純的車牌或車標擴展到整個車身。車輛的車燈、格柵、車窗等均是車輛的重要特徵，對車輛這些特徵的引入，不僅大大提升了車輛識別的準確率，對干擾、遮擋等問題的適應性也更強，識別的類別也更加細化，不僅能識別車輛的品牌，而且能識別車輛的子品牌、型號、年款等詳細類別。指定車輛在視頻圖像數據中的檢索除了可以通過車牌、品牌、型號、顏色等描述信息進行外，還可以通過車輛圖片或年檢標、掛飾等局部特徵進行。
目前，國內很多城市的車輛卡口系統在現有系統的基礎上擴展了車輛識別功能，也稱為車輛二次分析系統，基本可以識別2000餘種細化到年款的車輛類型，並在此基礎上擴展出很多如"假/套牌分析"等實戰業務應用。特別是針對"假牌"、"套牌"、"車內不繫安全帶"、"開車打電話"等需要人工甄別的違法行為，這些智能交通系統不僅事半功倍，而且極大減少人工投入，大大提升工作效率。
與傳統車牌識別技術相比，基於深度學習的車牌檢測算法，框架相對簡單，在硬件性能較強且有足夠訓練樣本的情況下，能夠在短時間內獲得更好的識別效果，網絡的進一步優化也保證了識別的實時性。目前來看，許多安防企業物體特徵識別技術在科研與商用方面均比較成熟，基本處於世界先進甚至領先水平。