隨著科技的不斷進(jìn)步，自動駕駛技術(shù)正逐漸成為汽車行業(yè)的熱門研究領(lǐng)域。在自動駕駛系統(tǒng)中，準(zhǔn)確地對周圍車輛進(jìn)行分類識別是至關(guān)重要的，它可以幫助車輛做出正確的決策和行駛策略，確保行車安全和效率。 然而，由于車輛的種類繁多、形狀復(fù)雜，以及光照、天氣等環(huán)境因素的干擾，使得車輛分類識別成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。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)的車輛分類識別算法成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和關(guān)注的焦點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)算法通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以自動學(xué)習(xí)和提取車輛圖像的高級特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對車輛的準(zhǔn)確分類識別。 本研究旨在探索并研究高效準(zhǔn)確的車輛分類識別算法，基于深度學(xué)習(xí)的模型，結(jié)合大規(guī)模車輛圖像數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，以提高自動駕駛系統(tǒng)對車輛的分類識別性能。