車輛識別目前分為兩個大類：基于車牌信息的車輛識別方法和基于車輛表觀信息的車輛識別方法。

基于車牌信息的車輛識別方法，總體分為三個功能模塊：車牌定位、字符分割和字符識別。車牌定位是在獲取圖像中檢測車牌所在位置；字符分割將車牌圖像中的字符從整體圖像中分割成字符個體；字符識別是對分割的字符圖像進行識別，將圖像信息轉換為字符信息。目前，車牌識別技術比較成熟，在各種交通控制與管理場合得到應用。

基于車輛表觀信息的車輛識別方法，即基于車輛外觀的識別方法，采用將車標和車型識別相結合的方法。車標識別通過計算機視覺、圖像處理與模式識別，從車輛圖像中提取車標信息，獲得機動車車輛品牌信息。車標識別技術是智能交通系統中一個重要研究領域，具有較高的實用價值。車標識別技術常用方法分為五種，分別是基于邊緣直方圖的方法、結合2DPCA-ICA和SVM的方法、基于Hu不變矩的方法、基于SIFT描述子的方法和基于模板匹配的方法。

車型識別的主要方法有基于模板匹配的車型方法、基于統計特征的車型識別方法。應用最多的是基于特征的識別算法，先建立樣本數據庫，通過一系列方法提取樣本特征，利用機器學習方法訓練分類器，實現目標識別。深度神經網絡可在訓練數據驅動下自適應地構建特征表達，具有更高的靈活性和普適性，已經被應用在車型識別問題中。

視頻監控是安全防范系統的重要組成部分，監控系統包括前端攝像機、傳輸線纜、視頻監控平臺。視頻監控以其直觀、準確、及時和信息內容豐富而廣泛應用于許多場合。視頻監控主要包括城市公共區域建設的“天網”系統、社會視頻監控系統、卡口監控系統。視頻監控采集的視頻圖像數據具有極高的價值。當發生案件時，可以運用視頻監控發現線索、鎖定目標、證實犯罪，作為新的偵查途徑。

視頻識別主要包括視頻信息的采集及傳輸、視頻檢測和分析處理三個環節。通過智能分析模塊，對視頻畫面進行識別、檢測、分析，對異常情況進行目標和軌跡標記。智能分析模塊基于人工智能和模式識別原理的算法。

深度學習是機器學習的一個子類，是機器學習眾多算法中的一種，是擁有多個隱藏層的神經網絡。深度學習可以理解為多層神經網絡，是一種學習的模式，采用具有深度的模型進行學習。深度學習具有其他算法不具備的顯著優勢，特別在AI領域的應用中，使得深度學習解決問題的效果尤為突出，廣泛應用于語音識別、圖像識別、文本理解等眾多領域。

機器學習是讓機器從大量樣本數據中自動學習其規律，并根據學習到的規律預測未知數據的過程。機器學習的目標是發現數據中暗藏的規律，由此對未知進行預測。這個過程要通過學習來實現，學習用到的材料則是大數據。

機器學習通過人工智能來分析、探索和預測趨勢，并根據過去的變化預測未來的趨勢。通過經典的機器學習算法，為客戶提供智能應用程序，包括頻繁模式挖掘、聚類、分類、推薦引擎（獲得用戶行為并從中發現用戶可能喜歡的事物）、頻繁子項挖掘（利用一個項集，如查詢記錄和購物目錄，去識別經常一起出現的項目）。

人工智能是計算機科學與技術專業的一門重要的專業課程，運用計算機模擬和延伸人腦功能，模仿人腦所從事的推理、識別、理解、設計、學習、思考等思維活動，以此解決預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。人工智能關鍵技術包括專家系統、自然語言理解、人工神經網絡。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。