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针对公安工作中嫌疑车辆种类型号众多、排查分类困难等问题,尝试提出一种基于AlexNet深度神经网络的车辆自动识别技术,能够快速实时对车辆进行分类识别,极大减少了利用人工进行嫌疑车辆排查的时间。该方法可以自适应地避免复杂环境背景对识别效果的干扰,提高嫌疑车辆的识别准确度。经验证,用1000张自然环境下车辆照片进行编程实验和仿真模拟,识别率达到了97.26%。该方法具有优良的鲁棒性和普适性。