摘要
车辆目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能交通、自动驾驶等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展为车辆目标检测提供了新的技术手段，推动了该领域的技术进步。
本文首先介绍了车辆目标检测的相关概念，包括目标检测的定义、分类、应用以及常用数据集和评价指标。
然后，概述了车辆目标检测技术的发展历程，从传统的特征提取方法到基于深度学习的目标检测方法，重点阐述了基于CNN的车辆目标检测方法的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还介绍了一些主流的基于CNN的车辆目标检测模型，如YOLO系列、FasterR-CNN等，并对它们的结构、特点和性能进行了详细分析。
最后，总结了当前车辆目标检测技术面临的挑战，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：车辆目标检测；卷积神经网络；深度学习；YOLO；FasterR-CNN
车辆目标检测是指从图像或视频中自动识别和定位车辆目标的任务。
其目标是在图像中确定是否存在车辆实例，如果存在，则确定其类别和位置信息（通常以边界框的形式）。
车辆目标检测的应用领域十分广泛，包括但不限于：
智能交通系统（ITS）：车辆计数、交通流量监测、车辆识别、违章检测等。
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