经济技术的发展会促进工业化产品逐渐步入日常生活,随着汽车的不断普及,在带来无尽便利的同时,大规模的保有量也导致相应的交通安全、环境污染等问题屡见不鲜。为了实现对车辆的精准管控,保证相关秩序,智能交通系统应运而生。车辆检测在智能交通中处于最基本的环节,能够进一步实现自动驾驶、车流量统计等高阶任务,为其他未知的用途提供有力支持。由于真实交通环境较为复杂,车辆检测需要面临各种各样的困难,例如光照、拍摄角度、遮挡等。传统检测方法由于技术进步导致其应用场景越来越少见,性能也无法满足实际要求,随着深度学习的普及应用,相关算法展现出极高的性能。本文结合实际应用场景,研究了深度学习在车辆检测中的应用,具体研究内容如下:首先,对车辆检测的相关方法进行论述,分别按照传统算法和深度学习算法的技术特点,对其工作原理、创新性以及优缺点等内容做出充分介绍。在此基础上,对现代算法常用的卷积神经网络进行数学运算的说明,主要分析其中的卷积层、常用激活函数、池化层以及Alex Net、Res Net等经典网络模型。然后,从两阶段和一阶段两种检测范式对其性能优秀的算法进行深入研究,主要包括产生巨大影响的R-CNN、FPN和YOLO等算法。其次,针对检测速度的实时性要求以及模型放大的经济性问题,选择YOLOv3作为基准算法,通过改进的Efficient Net来更换原始主干,采用密集连接设计来缓解梯度消失问题,同时使用CIo U损失提高边界框回归准确率,进而提出一个通用目标检测模型。采用复合放大方法对网络的宽度、深度和输入图像分辨率进行统一放大,增加卷积神经网络的容量,从而提高特征提取能力以及检测准确率。在训练过程中使用冻结训练策略,大幅缩短时间并节省内存成本。实验结果表明,改进通用目标检测模型的检测性能提高2.39%,推理速度也可以满足实时性的要求,在检测准确率和速度之间取得更好的权衡,同时,改进模型的网络权重也仅为61.56MB,取得了明显提升。最后,在得到通用检测模型的基础上,利用迁移学习技术获得与之对应的车辆检测方法。本文对检测模型做出一定的调优并修改相关卷积层,将其迁移至车辆检测的应用范围,极大简化耗时的模型训练过程,实现对算力资源的最大限度利用。同时,使用DETRAC数据集对车辆检测模型的性能做出评估,并与其他方法进行横向比较。通过实验可以得出,改进模型的检测速度以及准确率均存在一定优势。此外,还通过在不同场景中对检测效果进行实际测试,证明改进模型的实用性较好。