物体检测是计算机视觉领域的核心任务之一，指通过算法自动识别图像或视频中特定目标物体的类别与位置信息。与简单的分类任务不同，物体检测不仅需要判断场景中存在哪些物体，还需用矩形边界框（Bounding Box）精确标定其空间位置，并输出每个物体的类别置信度。典型算法如YOLO、Faster R-CNN等通过卷积神经网络同时完成特征提取、区域提议和分类回归，实现端到端的检测流程。
在自动驾驶系统中，物体检测技术构成了环境感知的基础能力。车辆通过摄像头实时检测道路上的车辆、行人、交通标志等关键元素，检测结果的精度与速度直接关系到决策系统的可靠性。当前技术挑战在于处理遮挡、极端光照及小目标检测等复杂场景，业界正通过多传感器融合、注意力机制等方案持续优化性能。值得注意的是，特斯拉最新采用的BEV（鸟瞰图）检测范式，将传统2D检测提升至三维空间理解层面，展现了该技术的发展潜力。