摘要
车辆检测与跟踪作为计算机视觉领域的关键课题，在智能交通、自动驾驶、安防监控等领域扮演着至关重要的角色。
本文献综述旨在系统性地概述基于视频的车辆检测与跟踪算法的研究进展。
首先，本文阐述了车辆检测与跟踪的相关概念，并介绍了该领域的研究背景和意义。
其次，对现有的车辆检测算法进行了分类讨论，包括传统的特征提取方法和基于深度学习的方法，并分析了各自的优缺点。
同时，对目标跟踪算法的研究现状进行了归纳总结，涵盖了传统跟踪方法和基于深度学习的跟踪方法。
此外，本文还探讨了车辆检测与跟踪算法的集成方法，以及系统性能评估指标。
最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望，并提出了潜在的研究方向。
关键词：车辆检测；目标跟踪；深度学习；计算机视觉；智能交通
随着城市化进程的加速推进和交通流量的持续增长，交通拥堵、交通事故等问题日益凸显，对智能交通系统的需求也愈发迫切。
车辆检测与跟踪作为智能交通系统的关键技术之一，能够实时获取车辆的位置、速度、轨迹等信息，为交通流量监测、车辆行为分析、交通事故预警等应用提供重要支撑。
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