近年来，我国在科技领域尤其是人工智能方面取得了举世瞩目的成就。其中，图像识别技术作为人工智能的核心部分，在众多领域发挥了重要作用。本文将重点探讨图像识别技术在公共安全领域，特别是在车辆识别方面的高效应用。

车辆云识别技术基于卷积神经网络（CNN）的深度学习机制，能够对当前常见的7000多种车辆款式和型号进行主要特征及个性化特征的识别。卷积神经网络是一种先进的神经网络技术，主要用于图像分类、图像聚类和目标识别。这项技术为公安交警部门的“两客一危”车辆综合管理提供了强有力的数据支持，尤其在识别“危化品车、搅拌车、渣土车、校车、大客车”等特殊车辆时，大大提升了政府相关部门对于场所安全、运输安全以及城市管理水平的能力。

山东某公司的车辆云识别系统可以实时处理过车图片，支持多种特征识别，包括车辆类型、颜色、品牌、年款、车灯、天窗、年检标志、抽纸盒、接打电话和系安全带等。该系统能够自动实时地提取车辆的各种特征，甚至包括遮挡车牌或面部的异常行为，并将其转化为便于查询和检索的数据格式。在涉及车辆的各类案件中，这项技术可以帮助办案人员更精准地识别和锁定嫌疑车辆，从而为高效办案提供有力的技术支持。