传统的车辆检测算法通常

传统的车辆检测算法通常基于计算机视觉技术，包括以下几个步骤：

1. **图像预处理**：对输入图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，以便提取特征。

2. **特征提取**：使用边缘检测（如Canny算子）、角点检测（如Harris角点）或模板匹配找到疑似车辆的部分。

3. **候选区域筛选**：通过设置固定大小的窗口或使用滑动窗口技术，对感兴趣区域进行扫描并筛选出可能包含车辆的候选框。

4. **目标定位**：对候选框进行进一步分析，比如使用霍夫变换检测车辆轮廓，或者利用机器学习模型（如Haar特征级联分类器）进行更精确的分类。

5. **确认与排除**：最后阶段可能使用非极大值抑制（NMS）和其他方法来确定最有可能是车辆的对象，并去除误报或背景干扰。