摘要
随着交通智能化的发展，车辆图像检索技术在智能交通、安防监控等领域发挥着越来越重要的作用。
不同于传统的基于文本的车辆检索方式，基于内容的车辆图像检索技术通过提取图像本身的视觉特征进行检索，更加直观高效。
本文首先介绍了车辆图像检索的基本概念、研究背景和意义，然后重点概述了国内外在车辆图像特征提取、图像检索算法等方面的研究现状，并对几种主流的特征提取方法和检索算法进行了详细的分析和比较。
最后，总结了车辆图像检索技术面临的挑战以及未来的发展趋势，并对本研究的开展进行了展望。
关键词：车辆图像检索；内容特征提取；图像检索算法；深度学习；性能评估
随着道路交通的快速发展，车辆数量急剧增加，传统的交通管理模式面临着严峻挑战。
智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）应运而生，旨在利用先进的信息技术提高交通效率、保障交通安全。
作为ITS的重要组成部分，车辆图像检索技术近年来备受关注。
车辆图像检索技术是指利用计算机对包含车辆的图像进行分析和理解，提取出车辆的颜色、纹理、形状等视觉特征，并在数据库中查找与之相似的车辆图像的技术。
与传统的基于车牌识别的车辆检索方法相比，车辆图像检索技术不受车牌遮挡、污损等因素的影响，应用范围更广，在交通流量监测、车辆违章查询、停车场管理等方面具有巨大应用潜力。
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