《基于深度学习的车辆目标检测研究》
近年来，随着智能交通系统的不断发展，车辆目标检测技术在智能驾驶、交通监控等领域中扮演着越来越重要的角色。
然而，传统的目标检测方法存在着精度低、复杂度高等问题，因此，使用深度学习技术来实现车辆目标检测是目前研究的热点之一。
本文以深度学习技术为基础，研究车辆目标检测技术。
首先，采用卷积神经网络（CNN）对车辆图像进行特征提取和分类，通过优化网络结构和参数，提高目标检测的准确率和速度。
其次，考虑多目标检测和车辆跟踪问题，设计了基于深度学习的多目标跟踪算法，实现了车辆的准确位置定位和轨迹追踪。
本研究的数据集来源于市区的各种场景，如高速公路、市区道路、停车场等，模型的实现基于Python编程语言，采用TensorFlow、opencv等深度学习框架和图像处理库。
通过对实验结果的分析和比较，验证了本文算法的有效性和可行性，同时给出了进一步改进的方向和建议。
综上所述，本文以深度学习技术为基础，对车辆目标检测和跟踪问题进行了研究，为智能交通系统的开发和智能驾驶的实现提供了有效的技术支撑。