车辆目标检测和颜色识别作为目标检测的一个分支近些年来对于智能交通管理起着关键的作用。现实生活中,常常会遇到恶劣天气如雨雪雾沙尘等,在这些天气下拍摄的图像质量会大大降低。目前性能优异的目标检测算法大多使用正常天气采集的图像训练,因而若直接使用这些模型去检测,检测精度会大大降低。利用图像处理技术,提高雨天和雾天天气下的车辆目标检测和颜色识别精度对推动交通智能化发展具有重大意义和实际应用价值。本文将围绕雨天和雾天天气下的车辆目标检测和车辆颜色识别算法展开研究,主要工作如下:（1）提出一种雨天和雾天条件下域自适应车辆目标检测算法。针对雨天和雾天条件下真实数据集难以收集和标注以及源域（正常天气）和目标域（雨、雾）之间存在的域差异问题,本文在Faster RCNN的基础上嵌入三个域分类器帮助网络提取源域和目标域的域不变特征。一方面,对Faster RCNN的浅层特征提取网络提取的局部特征进行对齐,进而降低低级特征差异;另一方面,对深层特征提取网络提取的图像全局特征进行对齐,减少图像整体背景布局的影响;然后对候选框提取分支产生的实例级特征进行对齐从而减少目标外观、视点等差异,最后在图像级和实例级域分类器中加入一致性正则化促进图像级和实例级同步对齐,稳定模型训练过程,优化对齐效果。针对雨天和雾天在多个合成数据集和真实车辆数据集上的实验结果表明本文提出的方法优于其它域自适应目标检测方法,很好的提高了雨天和雾天条件下车辆目标检测性能及其域自适应能力。（2）提出一种雨天条件下联合语义车辆颜色智能检测算法。针对雨天条件下车辆颜色不易因视点改变受到影响,域自适应目标检测方法因模型复杂导致检测速度慢以及忽略了图像恢复过程中的潜在信息而导致检测精度不高的问题,本文在RetinaNet中嵌入一个图像恢复模块用于图像去雨,图像去雨后的特征图和输入雨图的特征图被级联送入后面的多尺度特征融合网络准确提取车辆颜色特征图的联合语义,最后进入分类和定位子网。由于去雨和检测模块共享特征提取层因此该算法保持了RetinaNet的测试时间,同时提高了其在雨天下车辆颜色识别的鲁棒性。在自建雨图车辆颜色数据集和公共真实雨天车辆数据集上的测试结果超过了车辆颜色识别的最先进算法和流行目标检测算法以及域自适应目标检测算法。（3）设计并实现了雨天和雾天条件下车辆检测和颜色识别系统。为了让算法在实际场景中落地应用,集成以上两种算法模型基于PyCharm和Tkinter实现了一个雨天和雾天条件下车辆检测和颜色识别系统,系统可以根据需要选择性的进行检测。