摘要
道路环境感知是智能交通系统和自动驾驶技术发展的关键基础，其中目标检测与识别作为核心技术环节，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
本文首先介绍道路环境感知和目标检测与识别的相关概念，阐述其重要意义和研究背景。
接着，重点概述基于深度学习的道路环境感知目标检测与识别技术的研究现状，包括目标检测算法、目标识别算法以及多传感器融合方法等，并对不同方法的优缺点进行分析比较。
此外，本文还将探讨道路环境感知目标检测与识别技术面临的挑战，如复杂环境下的鲁棒性、实时性等问题，并展望未来的发展趋势，如多模态融合、小样本学习等方向。
关键词：道路环境感知；目标检测；目标识别；深度学习；多传感器融合
1绪论1.1道路环境感知道路环境感知是指通过传感器获取道路环境信息，并对其进行分析和理解的过程，其目的是使自动驾驶系统能够像人类驾驶员一样感知周围环境，为车辆决策和控制提供依据。
道路环境感知系统通常由传感器、数据处理和决策控制三部分组成。
1.2目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是在图像或视频中定位和分类目标。
目标检测是在图像中确定目标的位置和类别，而目标识别则是在此基础上进一步识别目标的具体身份或属性。
1.3研究背景及意义随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，道路环境感知技术的研究也日益受到重视。
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