摘要
随着交通智能化的快速发展，车型自动检测作为智慧交通的重要一环，在交通流量统计、交通违章监控、道路安全管理等方面发挥着至关重要的作用。
传统的车型检测方法主要依赖于人工特征提取和分类器设计，存在识别精度低、鲁棒性差等问题。
近年来，深度学习技术的兴起为车型自动检测领域带来了新的机遇，其强大的特征学习和表达能力能够有效克服传统方法的不足，推动了车型自动检测技术的快速发展。
本文首先介绍了车型自动检测的研究背景和意义，概述了深度学习技术及其在目标检测领域的应用，并对现有的车型检测数据集进行了简要介绍。
然后，重点阐述了基于深度学习的车型自动检测关键技术，包括模型选择与改进、特征提取与识别、训练策略优化等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：车型自动检测；深度学习；目标检测；特征提取；深度神经网络
#1.1车型自动检测
车型自动检测是指利用计算机视觉技术，自动识别图像或视频中车辆的类型，例如轿车、卡车、公交车等。
这项技术是智能交通系统(ITS)的重要组成部分，在交通流量监控、车辆识别、自动驾驶等领域具有广泛的应用。
#1.2深度学习
深度学习是一种机器学习方法，其灵感来源于人脑神经网络的结构和功能。
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