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。
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。
