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。
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。
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。
