邹香玲

（河南广播电视大学，河南 郑州 450000）

随着大数据和人工智能的不断发展，深度学习开始应用到各个领域，比如目标检测、自然语言处理等领域。相对于传统的基于滑动窗口的目标检测，基于深度学习的目标检测使用选择性搜索算法产生候选区域提取特征进行分类和定位，在目标检测精度和速率方面都有很大的提升。

基于深度学习的目标检测已经被广泛应用于地物检测、导航系统、智能视频监控、航空航天、医学、农业、军事等领域。以我们比较熟悉的智慧交通为例，智慧交通是智慧城市的重要组成部分，是未来城市化建设和社会发展的必然趋势。智慧交通的发展在很大程度上提高了城市的公共服务水平，为人们的交通出行带来很大的便利，尤其是在大城市，随着车辆越来越多，交通拥堵甚至瘫痪已经屡见不鲜。智能交通系统能够根据获取的实时交通状况进行分析，针对不同的交通场景进行智能处理，从而对交通进行控制，提升道路的通行能力和服务水平，为大家提供安全的交通环境。目标检测是智能交通系统的关键技术，通过对车辆等目标进行跟踪识别，并进行分析处理，不仅提高了工作效率和道路的利用率，也极大降低了交通事故的发生概率。

一、目标检测

目标检测就是找出图像中感兴趣的目标，进行定位和分类。实际环境是比较复杂的，由于各个目标的形状、大小、外观等不同，再加上外界环境因素，如遮挡、光照、天气等的影响，目标检测具有一定的难度，也是计算机视觉领域研究的一个热门方向。……