作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
一、题目背景
随着智能手机的普及，自动驾驶领域也逐渐被激烈讨论。自动驾驲系统（Autonomous Driving System，ADS）在一定程度上能够代替人类驾驶员，减少人因疏忽造成的安全隐患，提高行驶效率。但是目前市面上的车联网方案仍然存在诸多不足。
智能交通系统的关键是在特定场景中识别出车辆并进行精准地预测。这一任务一般需要有很强的实时性要求，不能盲目依赖传感器的数据，必须要考虑到各种异常情况。由于精准预测模型的训练难度较高，因此深度学习技术得到了越来越广泛的应用。
本文从多个方面介绍基于深度学习的计算机视觉在智能交通系统中的应用。首先，介绍基础知识和相关理论。然后，通过两个案例介绍具体的应用。最后，阐述研究结果和对未来的展望。希望能够激起读者对深度学习技术和智能交通系统的兴趣，在理论和实际应用之间找到一个平衡点。
二、关键词
深度学习，卷积神经网络，图像分类，目标检测，长短期记忆网络，实例分割，多任务学习，多尺度计算，车道线检测，边界框回归，骨干网络
三、正文主要内容
1. 概念术语
1.1 深度学习
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一种方法，它通过构建多层抽象的神经网络来进行学习。由浅至深的多层结构使得深度学习具有巧妙的特征提取能力。它的代表性模型——深度神经网络（Deep Neural Network，DNN），通常由多个卷积