国内的车辆目标检测研究现状

目前国内的车辆目标检测研究已经取得了一定的进展，主要体现在以下几个方面：

1. 数据集：国内研究者已经建立了多个车辆目标检测数据集，如PKU-VehicleID、VEHICLE 和Udacity Self-driving Car Dataset等，这些数据集包含了大量真实场景下的车辆图像和视频，为研究提供了有力的数据支持。

2. 算法：国内研究者提出了很多适用于车辆目标检测的算法，如基于深度学习的YOLO、SSD、Faster R-CNN等，这些算法在精度和速度上都有很大的提升。

3. 应用：国内的车辆目标检测技术已经开始应用于实际场景，如交通监控、自动驾驶等领域，取得了一定的效果。

虽然目前国内的研究还存在一些问题，如数据集缺乏多样性、算法精度还有提升空间等，但是整体来说，国内的车辆目标检测研究已经进入了一个快速发展的阶段。