隨著科技的不斷進(jìn)步，自動(dòng)駕駛技術(shù)正逐漸成為汽車(chē)行業(yè)的熱門(mén)研究領(lǐng)域。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，準(zhǔn)確地對(duì)周?chē)?chē)輛進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別是至關(guān)重要的，它可以幫助車(chē)輛做出正確的決策和行駛策略，確保行車(chē)安全和效率。 然而，由于車(chē)輛的種類(lèi)繁多、形狀復(fù)雜，以及光照、天氣等環(huán)境因素的干擾，使得車(chē)輛分類(lèi)識(shí)別成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理這些復(fù)雜情況時(shí)往往面臨著限制和困難。 因此，基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)輛分類(lèi)識(shí)別算法成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和關(guān)注的焦點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取車(chē)輛圖像的高級(jí)特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛的準(zhǔn)確分類(lèi)識(shí)別。 本研究旨在探索并研究高效準(zhǔn)確的車(chē)輛分類(lèi)識(shí)別算法，基于深度學(xué)習(xí)的模型，結(jié)合大規(guī)模車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，以提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)車(chē)輛的分類(lèi)識(shí)別性能。