نیاز به داده‌های حجیم: برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی به منظور تشخیص دقیق خودروها و افراد، به حجم زیادی از داده‌های تصویری و ویدئویی با کیفیت بالا نیاز است. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری این داده‌ها می‌تواند یک فرآیند چالش‌برانگیز و پرهزینه باشد. مسائل اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های تشخیص تردد می‌تواند نگرانی‌های اخلاقی را به همراه داشته باشد. به عنوان مثال، حریم خصوصی افراد باید در هنگام استفاده از دوربین‌ها برای رصد محیط رعایت شود.
وابستگی به کیفیت داده‌ها: دقت و عملکرد سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به شدت به کیفیت داده‌هایی که برای آموزش آن‌ها استفاده می‌شود، بستگی دارد. اگر داده‌ها ناقص، نادرست یا مغرضانه باشند، می‌توانند منجر به کاهش دقت و عملکرد سیستم شوند.نتیجه‌گیریهوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای متحول کردن سیستم‌های تشخیص تردد خودرو و نفر دارد و می‌تواند به افزایش دقت، کارایی، قابلیت اطمینان و قابلیت‌های تحلیلی این سیستم‌ها کمک کند. با وجود چالش‌هایی که در حال حاضر وجود دارد، انتظار می‌رود که استفاده از هوش مصنوعی در این سیستم‌ها در سال‌های آینده به طور فزاینده‌ای افزایش یابد.
