在这个现代时代，车辆数量迅速增加，因此也有 ** 汽车的企图。因此，由于不安全的环境，保护车辆免受 ** 变得非常重要。基于计算机视觉的实时车辆安全系统为解决这一问题提供了解决方案。所提出的车辆系统利用“人脸检测”和识别技术以及随车辆工作而固定在车上的基于R-pi的控制系统执行基于图像处理的实时用户认证。在许多应用中，如驾驶员面部监控、人脸识别、视频监控、人机界面或图像数据库管理等，人脸检测是一个重要而复杂的过程。人脸检测算法的复杂性是由于光照、背景、视角和面部表情的变化造成的，实现起来并不容易。因此为了更好地进行图像处理，我们采用了主成分分析（PCA）算法。
人工智能安全系统能够在编程时自主完成任务，同时采用机器学习技术通过分析可观察模式来调整其操作行为。安全系统中的机器学习通过系统向用户发送关于潜在问题的警报，然后提示用户指示系统如何正确地处理该事件。通过教导系统对特定数据集的适当响应，人工智能安全系统将该知识应用于前进的相同数据集，从而学习如何改进其自身功能以更好地服务于用户。
人工智能安全系统与当前技术的不同之处在于它们是主动的，而不是被动的。当前设备所配置的摄像头、监控录像机和警报系统的应答能力有限，并只能对非常特定的事件作出反应。例如门禁被开启，系统会响起警报，这只是对于特定的事件进行响应，系统无法识别对方的身份，以及对对方行动主动进行追踪。而人工智能安全系统能够主动识别来访用户是否为黑名单用户，并立即警报提醒监管人员注意。在发生违法事件之前，监管人员能立即监控情况或采取措施以阻止不良行为发生和修复安全漏洞。
