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基于深度学习的车辆目标检测算法综述
文献摘要：
车辆目标检测是自动驾驶环境感知的重要组成部分.近年来随着深度学习在目标识别领域取得重大突破,基于深度学习的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究热点.论文对当前主流的两阶段车辆目标检测算法和单阶段车辆目标检测算法进行简要介绍,分析了其中几种具有代表性的卷积神经网络算法的优缺点,最后总结目前车辆目标检测存在的问题以及未来的发展方向.
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;车辆检测;目标检测算法
中图分类号：
作者姓名：
杨伟;杜学峰;张勇;高越
作者机构：
长安大学 汽车学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]杨伟;杜学峰;张勇;高越-.基于深度学习的车辆目标检测算法综述)[J].汽车实用技术,2022(02):24-26
A类：
B类：
车辆目标检测,目标检测算法,自动驾驶,驾驶环境感知,目标识别,重大突破,两阶段,单阶段,神经网络算法,前车,车辆检测
AB值：
0.214167
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