车辆识别目前分为两个大类：基于车牌信息的车辆识别方法和基于车辆表观信息的车辆识别方法。
基于车牌信息的车辆识别方法，总体分为三个功能模块：车牌定位、字符分割和字符识别。车牌定位是在获取图像中检测车牌所在位置；字符分割将车牌图像中的字符从整体图像中分割成字符个体；字符识别是对分割的字符图像进行识别，将图像信息转换为字符信息。目前，车牌识别技术比较成熟，在各种交通控制与管理场合得到应用。
基于车辆表观信息的车辆识别方法，即基于车辆外观的识别方法，采用将车标和车型识别相结合的方法。车标识别通过计算机视觉、图像处理与模式识别，从车辆图像中提取车标信息，获得机动车车辆品牌信息。车标识别技术是智能交通系统中一个重要研究领域，具有较高的实用价值。车标识别技术常用方法分为五种，分别是基于边缘直方图的方法、结合2DPCA-ICA和SVM的方法、基于Hu不变矩的方法、基于SIFT描述子的方法和基于模板匹配的方法。
车型识别的主要方法有基于模板匹配的车型方法、基于统计特征的车型识别方法。应用最多的是基于特征的识别算法，先建立样本数据库，通过一系列方法提取样本特征，利用机器学习方法训练分类器，实现目标识别。深度神经网络可在训练数据驱动下自适应地构建特征表达，具有更高的灵活性和普适性，已经被应用在车型识别问题中。
视频监控是安全防范系统的重要组成部分，监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。视频监控主要包括城市公共区域建设的“天网”系统、社会视频监控系统、卡口监控系统。视频监控采集的视频图像数据具有极高的价值。当发生案件时，可以运用视频监控发现线索、锁定目标、证实犯罪，作为新的侦查途径。
视频识别主要包括视频信息的采集及传输、视频检测和分析处理三个环节。通过智能分析模块，对视频画面进行识别、检测、分析，对异常情况进行目标和轨迹标记。智能分析模块基于人工智能和模式识别原理的算法。
深度学习是机器学习的一个子类，是机器学习众多算法中的一种，是拥有多个隐藏层的神经网络。深度学习可以理解为多层神经网络，是一种学习的模式，采用具有深度的模型进行学习。深度学习具有其他算法不具备的显著优势，特别在AI领域的应用中，使得深度学习解决问题的效果尤为突出，广泛应用于语音识别、图像识别、文本理解等众多领域。
机器学习是让机器从大量样本数据中自动学习其规律，并根据学习到的规律预测未知数据的过程。机器学习的目标是发现数据中暗藏的规律，由此对未知进行预测。这个过程要通过学习来实现，学习用到的材料则是大数据。
机器学习通过人工智能来分析、探索和预测趋势，并根据过去的变化预测未来的趋势。通过经典的机器学习算法，为客户提供智能应用程序，包括频繁模式挖掘、聚类、分类、推荐引擎（获得用户行为并从中发现用户可能喜欢的事物）、频繁子项挖掘（利用一个项集，如查询记录和购物目录，去识别经常一起出现的项目）。
人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要的专业课程，运用计算机模拟和延伸人脑功能，模仿人脑所从事的推理、识别、理解、设计、学习、思考等思维活动，以此解决预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能关键技术包括专家系统、自然语言理解、人工神经网络。
基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。
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