随着生活水平的不断提高,人们日常对于车辆的需求也越来越大。汽车数量的逐步增长为现有的交通带来越来越大的压力,并引发了各类交通违法案件。针对这些问题,许多专家学者致力于研究智能交通系统。智能交通系统是在已有的道路监控系统的基础上,运用人工智能技术将数据的传输、预处理和智能控制系统等进行有机结合,从而使整个交通体系合理化、智能化。在智能交通系统中,车型识别和车辆重识别技术可应用于多种交通场景下,在缓解交通压力、降低交通事故发生率、交通事故发生后的事故处理和肇事车辆的抓捕与追踪等应用领域都起到了很重要的作用。然而,在当前的智能交通的需求下,车型识别和车辆重识别还是面临一些挑战。其一,在车型识别的研究中,不同车辆制造商的相互模仿和同一车辆制造商不同车系之间的相似性越来越高,使得车型识别难度增大。因此,在实际场景下,由于监控摄像头的拍摄角度的影响,获取到的图像中车辆的角度不一致,很难提取到判别性较高的特征进行车型识别。其二,在车辆重识别的实际应用场景下,车辆图像往往来自不同区域的摄像头,但是路侧的边缘计算单元的计算能力有限,不能完成实时的模型训练。如果直接部署统一的模型,由于地域差异,同一种网络无法适应所有地域的图像风格,从而影响车辆重识别结果。为了克服以上问题,本文深入分析了车型识别和车辆重识别算法的特点,提出了基于深度学习的车型识别和车辆重识别的网络框架,本文主要的研究工作如下:（1）为了解决车辆图像拍摄角度引发的车型识别问题,本文提出了一种基于车脸对齐的车型识别方案。首先,利用车辆检测算法得到图像中车辆的检测回归框和五个车辆特征点来对齐车辆的外观。其次,利用弱监督注意网络从对齐的图像中提取具有代表性的局部特征注意图,并通过注意力引导的图像增强将细节特征进一步放大。实验结果证明,本文提出的车型识别方案可以很好地解决真实场景下的车型识别问题。（2）为了解决跨域车辆重识别泛化能力差的问题,本文提出了一种基于联邦学习的无监督领域自适应车辆重识别方法。该方法可以在不同领域动态聚合多个预训练模型,并进行协同学习以实现相互自适应。首先,使用领域自适应的训练方法,实现由源域到目标域的模型迁移。其次,在边缘计算单元中,进行局部训练,并将模型参数传输到服务器,从而有效降低了边缘计算单元的计算量。在服务器中,多个模型通过协同学习进行聚合并相互适应,以获得最优参数。实验证明,本文的框架可以有效提高车辆重识别模型的跨域识别能力。