车辆类型识别作为计算机视觉和智能交通系统领域的关键技术之一，近年来受到广泛关注。

准确识别车辆类型对于交通流量监控、道路安全管理和辅助驾驶等方面具有重要意义。

传统的车辆类型识别方法依赖于手工设计的特征提取，泛化能力和鲁棒性有限。

循环神经网络（RNN）作为一种强大的深度学习模型，在处理序列数据方面表现出色，为车辆类型识别提供了新的思路。

本文首先概述了车辆类型识别的研究背景和意义，接着介绍了RNN的基本原理、常见结构和训练方法。

然后，本文重点综述了基于RNN的车辆类型识别算法的研究现状，包括数据预处理、模型构建、训练策略和性能评估等方面，并对不同算法的优缺点进行比较分析。

最后，本文展望了基于RNN的车辆类型识别算法的未来发展趋势，并提出了一些潜在的研究方向。

关键词：车辆类型识别；循环神经网络；深度学习；计算机视觉；智能交通系统

#1.1车辆类型识别
车辆类型识别是指根据车辆的视觉特征，将其归类到预定义的类别中，例如轿车、卡车、公交车、摩托车等。

这一技术是智能交通系统（ITS）的重要组成部分，可以应用于交通流量监测、车辆统计、违章抓拍、自动驾驶等多个领域。