智能交通系统作为智慧城市发展的必然选择在车辆控制及道路管理等方面显示出了独特优势与潜力。在智能交通系统中,车辆检测与识别是该系统的重要组成部分,车型分类更是其关键任务,能有效减少交通负荷,提高交通设施运行效率和城市资源利用率,为人们的日常出行提供了基本安全保障。与此同时,在图像处理与模式识别的领域中,基于计算机视觉的深度学习技术获得了高速发展和广泛应用。因此,本文将深度学习中的卷积神经网络思想应用到多场景的车型识别问题研究中,以此来获取更高效率、种类更齐全的数据信息,大大推动车型分类技术的优化升级,实现信息的智能化处理,提高交通运转效率,解决交通管理、道路监控中出现的一系列问题。为解决传统车型识别方法提取特征信息单一、识别精度不高、效率低等问题,将卷积神经网络引入目标识别问题中,提出了基于改进卷积神经网络的车型识别方法,利用其清晰、高效的泛化能力完成车型图像的特征学习。分别针对以下几个场景图像的车型分类模型进行了深入研究:1.针对高速路视频监控场景下的车型识别方法,主要围绕卷积神经网络模型的框架设计和内部参数优化两个方面进行了深入探索,结合循环神经网络构建了多级图像分类框架,通过改变传统模型池化方法和参数调优方式,设计出一种基于改进的Alex Net网络模型,以拓宽网络模型的横向结构来实现训练过程中提取特征的多样性,通过在BIT-vehicle数据集上的一系列对比实验表明了所提模型在解决车型粗粒度分类问题上的有效性,与改进前的卷积神经网络方法相比,优化后的模型识别准确率和效率明显提高。2.针对静态车辆图像的车型精细化分类方法,主要围绕共用大部分神经网络层的多任务学习方法进行了双分支卷积神经网络模型的设计,将复杂的车型识别问题分解成简单、相互独立的车辆品牌和类型两个子问题,通过建立共享底层网络结构来实现各个相关任务的联合训练,提升模型泛化效果,然后合并分支输出得到最终结果,实现精细化分类任务需求。通过在Stanford-16数据集上的对比实验表明,多任务学习较单任务学习方式在车型精细化分类性能上具有一定优势,表现出了较高的识别精度,反映出本模型高质量的预测能力。