申太勇

车辆目标识别在复杂环境干扰、目标形态变化等场景下存在识别精度低、稳定性差等问题，传统识别技术因依赖人工预设特征、环境适应性弱等局限，难以满足实际应用需求。本文选用深度学习、多传感器融合、计算机视觉三大核心人工智能技术，针对遮挡、光照变化等核心难题，采用注意力机制、图像增强、背景分割等优化策略，构建针对性解决方案。经实际场景评估，相关AI模型在城市交通、雾天环境、交通监控等场景中表现优异，显著提升识别精度与稳定性，大幅降低漏检率，有效适配多硬件平台，为智能交通、自动驾驶等领域的车辆识别提供可靠技术支撑。

人工智能；车辆目标识别；深度学习；多传感器融合；识别精度

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