摘要
随着智慧城市和智能交通系统的发展，车辆类型检索作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，在交通管理、安防监控等方面发挥着越来越重要的作用。
本文首先介绍了车辆类型检索的概念、研究意义以及国内外研究现状。
然后，详细阐述了图像处理和车辆类型检索相关的关键技术，包括图像预处理、特征提取、图像检索等。
接着，重点从传统方法和深度学习方法两个方面，对现有的车辆类型检索方法进行了综述和分析，比较了不同方法的优缺点。
最后，总结了当前研究存在的问题，并展望了未来的发展趋势。
关键词：车辆类型检索；图像处理；特征提取；图像检索；深度学习
近年来，随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，交通拥堵、交通事故等问题日益突出，对智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)的需求也越来越迫切。
车辆类型检索作为ITS的重要组成部分，能够根据车辆图像快速准确地识别车辆类型，为交通流量监测、车辆违章识别、停车场管理等应用提供重要支撑。
车辆类型检索是指给定一张车辆图像，通过计算机视觉技术从图像数据库中检索出相同或相似类型车辆的过程。
其核心步骤包括图像预处理、车辆特征提取和图像检索。
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