邹宗庆

摘 要：车辆检测是遥感图像分析领域的热点研究内容之一，车辆目标的智能提取和識别对于交通管理、智能交通、军事目标检测具有广阔的应用前景。本文围绕国内外遥感图像车辆检测的发展现状，分析车辆目标检测面临的难点问题，讨论了遥感图像最重要和最新的车辆检测算法，将现有车辆检测方法分为传统方法和机器学习两大类，描述了两类车辆检测方法中的典型算法，并分析了它们的优势和不足，重点概述了深度学习算法在遥感图像车辆检测方面的重要作用。最后，结合当下热门的遥感大数据和人工智能相关理论，展望了未来遥感图像车辆检测方法的发展趋势。

关键词：遥感图像;光谱特征

1引言

随着社会经济的不断发展，对城市交通运输能力的要求越来越高，对交通状况信息的快速获取也变得越来越重要。研究基于高分辨率光学遥感图像的车辆目标自动检测，对于智能交通、城市规划、军事目标检测与识别等都具有重要意义。国内外对遥感影像车辆检测的研究已有几十年的历史，众多学者针对不同的应用领域和数据源，提出了自己的方法和研究成果。

遥感图像按其像素的空间分辨率大小可以分为低分辨率、中分辨率和高分辨率图像。通常将地面空间分辨率为米级的遥感图像定义为高分辨率，10米级的定义为中等分辨率，100米级的定义为低分辨率。早期的遥感影像车辆检测研究集中……