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针对目前无人驾驶汽车领域中的车辆目标检测问题提出了一种改进的车辆检测方法。首先,采用自适应阈值分割算法提取图像中所有前方车辆底部阴影特征,并得到车辆检测假设区域;然后,通过预先训练改进的VGG卷积神经网络作为车辆检测分类器,对所有车辆检测假设区域进行验证,最终确定图像中所有车辆的位置。通过对试验结果进行分析,采用改进的VGG卷积神经网络结构在测试集上的检测准确率达91.95%,并在实际图片测试中取得了良好的检测效果。