在当今世界，科技日新月异，科学研究人员正在呈现新的发现时代，各个领域对安全的需求也在增加。目前，汽车的使用是每个人的基本需要。同时，保护车辆防盗也非常重要。传统的车辆安全系统依赖于多种传感器，成本也很高。当车辆被盗时，无法提供更多的响应或替代方案来帮助车主找回车辆。为了给客户提供车辆安全保障，在车辆中实现这一功能已成为非常必要的任务。因此，本课题主要研究一种安全进出车的方法。作为一种基于树莓派的人脸识别与检测系统，图像处理可以为汽车的安全性提供保障。通过拍摄照片所有者及其家庭成员创建数据库。每个家庭成员至少要拍十张照片。
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。
安全系统具有高级分析功能，可提供有关系统区域内数据的实时分析。人工智能安全系统对所设对象都会进行处理，对预期轨迹和意外的行动进行识别，这比人类保持精确和有见地的细节记录能力要全面得多。 广泛的应用 人工智能安全技术的应用范围广泛。功能包括面部识别软件、车牌照相机、活动监控、停车场管理、施工现场监控、社区资源洞察、医疗机构患者监控、员工/租户管理以及工作场所/办公室/仓库/住所监控。
