0 引言

隨著城市化進程的加速和機動車保有量的快速增長，交通管理、智能監控和自動駕駛等領域對車輛目標檢測技術的需求日益增長。車輛目標檢測是計算機視覺領域的一個重要研究方向，其目標是從圖像或視頻序列中準確識別和定位車輛，為后續的車輛跟蹤、行為分析和交通流量統計等任務提供基礎。然而，由于復雜的環境條件（如光照變化、遮擋、天氣影響等）和車輛外觀的多樣性，車輛目標檢測仍然面臨諸多挑戰。傳統的車輛檢測方法主要基于手工設計的特征和分類器，如Haar特征、HOG特征、SVM分類器等。這些方法在簡單場景下表現良好，但在復雜環境中往往難以應對各種變化。近年來，隨著深度學習技術的發展，基于卷積神經網絡（CNN）的目標檢測方法取得了顯著進展，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等算法在車輛檢測任務上展現出優越的性能。特別是YOLO（YouOnly Look Once）系列算法因其高效的實時性能和良好的檢測精度，在車輛檢測領域得到了廣泛應用。本文設計并實現的智慧圖像識別系統旨在結合傳統圖像處理技術和深度學習方法，構建一個完整的車輛目標檢測解決方案。系統不僅能夠實現對靜態圖像中車輛的準確檢測，還提供了豐富的圖像處理和分析功能，以及友好的用戶界面，使得用戶能夠方便地進行車輛檢測相關的研究和應用。

1 操作界面

系統的主用戶界面如圖1所示，其布局主要劃分為兩大功能區域。左側區域為圖像顯示與預覽區，該區域分別用于展示原始輸入圖像和經過系統處理后的結果圖像，為用戶提供直觀的視覺反饋。與此相對，右側則為功能控制面板，該面板集成了五大功能組，分別為：基礎操作、圖像預處理、邊緣檢測、特征提取以及深度學習。每個功能組內均包含了相應的具體操作選項與配置功能，使用戶能夠便捷地對系統進行參數設置和功能調用。</