摘要
车辆检测与识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，在智能交通、自动驾驶、安防监控等领域具有广泛的应用价值。
传统的车辆检测与识别方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的规则，难以适应复杂多变的交通场景。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的车辆检测与识别方法取得了显著进展，成为了该领域的主流方法。
本文献综述首先介绍车辆检测与识别的相关概念，然后回顾深度学习在车辆检测与识别领域的研究历程，重点阐述基于深度学习的车辆检测与识别方法的研究现状，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
最后，展望未来研究方向，并探讨深度学习技术在车辆检测与识别领域中的发展趋势。
关键词：车辆检测；车辆识别；深度学习；卷积神经网络；目标检测
#1.1车辆检测车辆检测旨在从图像或视频中准确地定位出车辆的位置，通常以矩形边界框的形式表示。
其核心任务是判断图像中是否存在车辆目标，如果存在，则确定车辆在图像中的具体位置和大小。
#1.2车辆识别车辆识别是在车辆检测的基础上，进一步确定车辆的具体类别，例如轿车、卡车、公交车等，以及车辆的其他属性信息，例如颜色、车牌号码等。
#1.3深度学习深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，从大量数据中自动学习特征表示，从而实现对复杂数据的分析和处理。
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