目标检测在智能交通中的核心作用目标检测是计算机视觉的基础任务，同时解决目标定位和目标分类两大问题。在智能交通监控系统中，它的核心价值体现在三方面：第一是主动安全防护，系统能在0.1秒内识别行人闯红灯、车辆逆行等危险行为并触发警报。第二是通行效率优化，通过对车流密度的实时分析，动态调整红绿灯时长，使路口通行效率提升超40%。第三是自动化执法，可自动识别12类交通违法行为并生成完整证据链。典型案例显示，杭州城市大脑应用该技术后早高峰拥堵时间减少15%。技术原理深度解析目标检测的技术实现分为三个关键阶段。第一阶段特征提取依赖卷积神经网络CNN，其工作流程是输入图像经过卷积层提取边缘纹理特征，再通过池化层压缩特征维度，最后由全连接层完成分类决策。核心在于感受野叠加机制——浅层网络识别局部特征，深层网络理解全局语义。第二阶段算法执行分为两类范式：双阶段算法以Faster R-CNN为代表，先由区域生成网络RPN产生候选框，再对候选区域分类回归，优势是准确率高，平均精度达75.9%。单阶段算法以YOLOv8为代表，直接在网格单元中预测目标位置和类别，实现端到端检测，速度可达每秒65帧，更适合实时交通场景。