近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用不断深入，基于深度学习的图像识别研究成为一个重要的研究领域。同时车辆采购商在挑选食用车辆时候费事费力。这显然与当下飞速发展的互联网时代格格不入，尤其当他们大批量采购的时候，人工挑选显得毫无意义。同时，每个人对图像都有自己的相关理解，单凭人工标注很容易造成语义上的理解差异。基于内容的图像识别采用图像特征提取技术，关注图像内容的特征相似性，使得识别更加简单直观，也避免了语义上的理解歧义，正因为它克服了这些缺点，基于内容的图像识别已经在社会生活和工业生产方面得到广泛应用。 在现如今计算机技术的不断发展之下，其投射到生活与工作中，也在不断悄悄的改变着我们的习惯。过去依靠人力来解决的事物，现在可以交给计算机处理。如何让计算机帮助处理更多需要人力资源的事物，如今成为了热点研究方向。 21世纪是变革的世纪，带头领跑的互联网技术和计算机依旧在快速发展。模拟人脑的深度学习，在图形处理器的优化之中稳步向前。如果计算机能像人一样看待并思考世间万物，那一定是深度学习的功劳。人通过五官感受事物，而后学习并自主思考，机器则需要分析大量的数据样本来达到学习的目的。通过特定的算法，来对采集到的外界图像信息进行训练，并对未知的图像进行检测分析，模拟出人类对待新事物的判断，以此来代替人类完成实际生活中需要判断的高度重复性工作。 随着计算机技术的不断发展和完善，利用计算机图像处理技术对植物自动识别的技术研究已经逐步开展，探索如何利用计算机快速准确的识别车辆图片，对于车辆分类、车辆识别等方面具有现实意义。