摘要
车标识别作为智能交通系统中的重要组成部分，近年来得到了广泛的关注和研究。
车标识别系统能够自动识别车辆品牌信息，在交通流量统计、车辆追踪、违章监控等方面具有重要的应用价值。
传统的车标识别方法通常依赖于手工设计的特征提取器，对复杂背景和环境变化的鲁棒性较差。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像识别领域取得了突破性进展，为车标识别提供了新的解决方案。
本文综述了基于CNN的车标识别系统研究进展，首先介绍了车标识别的背景意义、国内外研究现状以及CNN的基本原理。
然后，详细分析了基于CNN的车标识别系统的主要研究方法，包括数据集构建、网络模型设计、训练策略优化等方面。
最后，对现有方法进行了总结和展望，并对未来研究方向进行了展望。
关键词:车标识别；卷积神经网络；深度学习；智能交通系统；图像识别
随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，汽车保有量持续增长，道路交通状况日益复杂。
交通管理部门迫切需要更加智能化的交通管理手段来应对日益严峻的交通压力。
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