智能检测技术在汽车安全性提升中的应用主要体现在以下几个方面：

1. 驾驶行为分析：通过机器视觉技术，结合全球定位技术和物联网技术，可以对驾驶人的行为进行实时监控和分析，如疲劳驾驶、分心驾驶等，从而及时提醒驾驶员纠正不良行为，避免交通事故的发生。

2.车辆轨迹预测：利用仿生神经网络技术对车辆轨迹进行异常检测，通过长短期记忆神经网络（LSTM）对轨迹进行预测，分析轨迹特征，识别异常轨迹，提高驾驶安全性。

3. 环境与行为分析：利用机器视觉技术对道路环境和驾驶员行为进行有效识别，如通过图像预处理技术提取环境标识的有效区域，利用多分类支持向量机完成对环境标识的识别，以及基于OpenCV建立人-手-姿态估计模型，提取驾驶员样本中的眼部、嘴部、手部、肢体动作等行为，识别出危险驾驶信号，检测出驾驶不安全行为。

4. 驾驶安全评估：研究建立驾驶安全评估模型的方法，将信息融合技术应用于驾驶安全等级评估中，从车辆轨迹、交通标识、驾驶员特征三个维度对驾驶安全状态进行综合评估，并通过组合赋权法对三个指标进行权重分配，得到最接近实际状态的驾驶安全评估结果。

5. 固件安全检测：智能网联汽车的电子设备固件安全是车辆安全的关键部分，通过对车载电子固件进行安全检测和渗透测试，可以预防潜在的安全漏洞，防止车辆被黑客攻击，确保车辆的正常运行和乘客的生命安全。

6. 高精度导航定位系统：通过UWB高精度导航定位系统实现实时高精度定位、双向通信、同步授时功能，用于车辆的定位和数据采集，提高测试的准确性和效率。

这些应用不仅提高了汽车的安全性能，还有助于提升汽车制造商的生产效率和产品质量，同时也为汽车行业的技术进步和产业发展提供了强有力的支撑。随着技术的不断进步，未来智能检测技术在汽车安全性提升方面的应用将更加广泛和深入。