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使用Fast RCNN方法进行特征提取存在耗时较长且检测准确率较低的问题。为此,结合Faster RCNN前方车辆检测模型与3种不同大小的卷积神经网络,提出一种改进的前方车辆检测方法,研究对比各方法在3种交通场景数据库上的前方车辆检测能力。实验结果表明,与深度卷积神经网络方法相比,该方法提高了车辆检测的准确性和鲁棒性,具有一定的泛化能力。