深度学习算法可以有效地应用于大规模数据的学习中,卷积神经网络是深度学习算法在图像识别领域的一个应用。卷积神经网络在大数据集的图像分类和检测中具有鲁棒性,并且可以有效地避免复杂的图像前期预处理的工作。基于区域的卷积神经网络R-CNN是一种结合区域提名和卷积神经网络的目标检测方法,进行区域提名和区域大小归一化,提高了图像分类和检测的性能。Faster R-CNN直接采用区域选择网络RPN来计算候选框,RPN是以一张大小任意的图片作为输入,以一批大小规格的矩形作为输出的区域选择网络,每一个区域映射一个目标得分和位置信息。本文在此理论基础上,引出了一种基于卷积神经网络的高速公路场景车辆检测算法,通过人工标注高速公路车辆的图片,对Faster R-CNN算法模型进行训练学习,得到一个可以进行车辆检测的卷积神经网络。本文结合大数据规模的图片数据集,把高速公路场景中的车辆检测问题转化为车辆和背景的二分类问题,进行车辆目标的分类和检测。本文运用图片标注系统,来对Faster R-CNN进行训练,经过大量的实验分析证明,基于卷积神经网络的车辆检测算法具有良好的分类和检测的精确度,验证了该方法在图像分类和检测中具有实行性和有效性。