3D车辆检测是一项通过利用三维计算机视觉技术对车辆进行自动化检测的过程。3D车辆检测的目标是通过对车辆的三维模型的建立和分析，来检测和定位车辆的各种部件，包括车窗、车门、车顶和车尾等。
在传统的车辆检测系统中，主要是通过使用2D图像处理技术，如图像分割、形态学变换等技术来达到汽车识别的目的。但是，这种方法只能提供车辆的部分信息，而且在对车辆外形复杂的情况下，检测效果不佳。相比之下，3D车辆检测使用基于几何学的方法，可以提供更准确的车辆轮廓信息，并且能够更好地适应各种车辆形态变化。
3D车辆检测在汽车工业、智能交通系统、自动驾驶等领域有着广泛的应用。在汽车工业中，3D车辆检测可以在生产线上实现自动化检测，提高生产效率和质量管理水平。在智能交通系统中，3D车辆检测可以用于车辆跟踪和车辆识别，以确保道路安全。在自动驾驶领域中，3D车辆检测可以用于实现自动辅助驾驶，提高车辆的主动安全。
对于3D车辆检测技术的研究，目前有许多方向，包括车辆的三维模型建立、车辆的关键部件检测和车辆背景分割等。在车辆的三维模型建立方面，研究人员主要使用多视角立体匹配技术来实现。在车辆的关键部件检测方面，研究人员则主要通过深度学习和卷积神经网络的方法来实现。在车辆背景分割方面，研究人员主要使用基于模型的方法和基于特征的方法来实现。
总的来说，3D车辆检测是一项非常前沿的技术，具有许多优点，包括更准确的检测结果、更好的适应性和更广泛的应用场景。在未来，随着技术的不断发展，3D车辆检测将会成为汽车工业、智能交通系统和自动驾驶等领域的重要技术之一。