摘要
车辆目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能交通、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，车辆目标检测的精度和速度都得到了显著提升。
NvidiaTX2是一款嵌入式平台，具有强大的计算能力和低功耗等特点，非常适合部署深度学习模型，为车辆目标检测提供了新的解决方案。
本文首先介绍了车辆目标检测和NvidiaTX2平台的相关概念和背景知识，然后概述了车辆目标检测的研究现状，包括传统的目标检测方法和基于深度学习的目标检测方法，并对各种方法的优缺点进行了分析和比较。
接着，本文重点介绍了基于NvidiaTX2平台的车辆目标检测系统的研究现状，详细阐述了目标检测模型的选择、优化和部署等关键技术，并对现有研究成果进行了总结和评价。
最后，本文展望了基于NvidiaTX2平台的车辆目标检测的未来发展趋势，并提出了相应的思考和建议。
关键词：车辆目标检测；深度学习；NvidiaTX2；嵌入式平台；智能交通
#1.1车辆目标检测
车辆目标检测是指利用计算机视觉技术，从图像或视频中自动识别和定位车辆目标的任务。
作为目标检测领域的一个重要分支，车辆目标检测旨在确定图像中是否存在车辆实例，以及每个车辆实例的位置和类别信息。
其应用领域十分广泛，包括智能交通系统、自动驾驶、安防监控等。
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