摘要：針對(duì)工廠廠房和倉庫無人門禁系統(tǒng)需對(duì)貨運(yùn)車輛單獨(dú)檢測(cè)與識(shí)別的特殊需求,提出一種融合Darknet19網(wǎng)絡(luò)與SSD（Single Shot-multibox Detector）模型的車輛檢測(cè)與識(shí)別模型。首先,采集真實(shí)場(chǎng)景中包括行人、叉車、貨車的大量圖片并進(jìn)行人工標(biāo)注,構(gòu)建一個(gè)私有數(shù)據(jù)集;其次,在Caffe框架下使用ImageNet2012數(shù)據(jù)集重新訓(xùn)練Darknet19網(wǎng)絡(luò),并通過更換基礎(chǔ)分類網(wǎng)絡(luò)及在每個(gè)卷積層后加入批歸一化（Batch Normalization）層等方式改進(jìn)SSD目標(biāo)檢測(cè)模型,構(gòu)建出一個(gè)新的端到端的車輛檢測(cè)模型。結(jié)果表明,該模型對(duì)貨運(yùn)車輛的平均查準(zhǔn)率可達(dá)99.2%,檢測(cè)幀率可達(dá)72幀/s,準(zhǔn)確率與實(shí)時(shí)性均滿足廠區(qū)環(huán)境檢測(cè)貨運(yùn)車輛的要求。