摘要
车辆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应用。
传统的车辆检测方法往往依赖于手工设计的特征，难以应对复杂多变的交通场景。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的车辆检测模型取得了显著成果。
CNN能够自动学习图像特征，具有强大的特征表达能力，在复杂场景下表现出优越的性能。
本文首先阐述了车辆检测的研究背景和意义，介绍了CNN的基本概念和发展历程，然后重点综述了基于CNN的车辆检测模型的研究现状，包括基于区域建议的模型、基于回归的模型和基于关键点的模型，并对各种模型的优缺点进行分析比较。
最后，展望了基于CNN的车辆检测模型的未来发展趋势。
关键词：车辆检测；卷积神经网络；深度学习；目标检测；计算机视觉
1.1车辆检测车辆检测是指从图像或视频中识别和定位车辆的任务。
作为目标检测领域的一个重要分支，车辆检测的目标是确定图像中是否存在车辆，以及车辆的位置、尺寸和类别等信息。
1.2卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像）的深度学习模型。
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