摘要
道路环境感知是自动驾驶、辅助驾驶以及智能交通系统等领域的关键技术，其目标在于全面准确地理解道路场景，为车辆提供安全可靠的行驶环境。
目标检测与识别作为道路环境感知的核心任务，近年来取得了显著的进展，但仍面临着诸多挑战。
本文首先阐述了道路环境感知和目标检测与识别的相关概念，并分析了其研究意义和应用领域。
其次，针对传统方法和基于深度学习的方法，详细综述了道路环境感知中目标检测与识别的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还重点探讨了多传感器融合、目标跟踪以及场景理解等关键技术在道路环境感知中的应用。
最后，对道路环境感知中目标检测与识别的未来发展趋势进行了展望。
关键词：道路环境感知；目标检测；目标识别；深度学习；多传感器融合
#1.1道路环境感知道路环境感知是指通过传感器获取道路环境信息，并对其进行分析和理解，以识别道路、车辆、行人等目标，并预测其未来运动趋势的技术。
它是实现自动驾驶、辅助驾驶以及智能交通系统等应用的关键技术之一。
#1.2目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉领域的核心任务，其目标是从图像或视频中定位出感兴趣的目标，并确定其类别。
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