Page 111 - 基于深度学习的人工智能技术研究

第三章 深度学习理论与实践

三、基于深度学习的车辆检测技术及应用

科技的日益发达，给人们的生活带来了更多便利的智能产品，人们获取图像
信息的广度和深度也得到了扩展，借助计算机的智能处理，方可完成对车辆场景
的自动分析。计算机技术在完成对图像处理的过程中，涉及了很多方面，如对人

们获取图像的处理、车辆机器的学习、车辆图像模式的识别，其最终目的是模拟
人们的视觉能力，轻松地完成车辆检测识别任务。
（一）车辆检测研究概述
1. 深度学习

深度学习主要是指通过智能设备学习样本数据的内在规律和表示层次，在学
习过程中获取各方面的信息，如文字、图像和声音等数据信息，对于提高智能设
备性能有很大的作用。致使机械设备能够像人的大脑一样具有分析学习能力，可
以通过识别文字、图像和声音等数据得出相应的结论。深度学习是一种极为复杂

的机器学习算法。
2. 车辆检测
车辆检测主要是指定期对车辆的动力性、经济性、安全性、环保性等各个方
面进行检测，从而确定车辆运行的状态是否能够满足继续行驶的条件，从而提高

交通路况的安全性。
3. 车辆检测的研究意义
随着车辆的不断增加，各个城市道路中都安装有监控设备，将车辆检测技术
应用到智能交通系统中，可以通过计算机自动检测道路中的车辆，并可以根据现

有的技术实现对道路车流量的统计，将道路的拥堵情况及时反馈到相关部门等，
这样既大大地减少了人力劳动，又可以提高监控的准确度及速度。针对目前道
路车辆的违法行为，可以以车辆检测技术为基础，对违法停车、违法掉头、逆行
等车辆进行识别，并可以采用一定技术进行车辆跟踪，对处理交通事故以及与车

辆相关的刑事案件有极大的帮助。同时，智能产品的发展促使人们对无人驾驶车
辆的需求，车辆自动检测前方车辆并成功避开车辆成为无人驾驶汽车中必不可少
的一项研究。现阶段无人驾驶技术还处于发展阶段，面对现实场景的多样性与复
杂性还存在一些问题，车辆检测技术的提高可以给无人驾驶技术提供一定的技术

支持。

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