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車輛檢測是智能交通系統中一個不可或缺的重要環節，它能夠為道路交通控制、高速公路管理和緊急事件管理等諸多后續交通環節提供強有力的信息支撐，因此得到了研究者的廣泛關注。傳統的基于機器學習的車輛檢測方法通過方向梯度直方圖（ Histogram Of Gradients， HOG）和尺度不變特征轉換（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）等方法對車輛進行特征提取，并將其提取到的特征輸入至支持向量機（ Support Vector Machine，SVM）、迭代器（AdaBoost）等分類器進行車輛檢測。這類方法本質上使用的是人為設計和制造的特征作為圖像表征的工具，需要研究人員具有相當堅實的專業知識和大量的經驗，設計過程較為主觀，缺乏理論的指導，不但耗費時間精力，而且最終得到的特征也是參差不齊，難以適應天氣和光線等條件的變化，泛化能力差。隨著交通環境的日趨復雜，采用人工設計特征的手段進行車輛檢測越來越難以勝任。而深度學習的出現就解決了這一問題，深度學習中的卷積神經網絡對幾何變換、形變和光照等具有一定程度的不變性，并且可以靈活地在訓練數據的驅動下根掘不同的需求任務自動地去學習有用的特征來幫助算法完成檢測和識別的任務。相比人工設計的特征，對目標具有更強的表達能力。
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