本文综述了基于深度学习技术在粮库测控领域的研究进展，涵盖了车辆检测、车牌识别、车型识别、车辆跟踪、人员识别、行为识别、粮库烟火识别、粮虫识别、粮堆温度预测、粮食籽粒计数、粮库图像去雾等多个方面。深度学习作为一种先进的机器学习方法，利用大量神经元节点和多层隐含层结构，能够将底层特征转化为更加抽象的高层特征，实现复杂函数的逼近，并建立起从输入到输出的关系。文章通过总结各种传统算法的优缺点，强调了深度学习技术与粮库测控系统的结合，旨在促进智能化粮库技术的发展。
在粮库测控技术中，车辆检测与跟踪是重要的环节。传统车辆检测方法包括光流法、帧间差分法、背景建模法等，这些方法在实际应用中存在检测精度和速度的限制。深度学习技术如Faster R-CNN、YOLO、SSD等在车辆检测中展现了更好的性能，提高了检测的准确性和实时性。车牌识别方面，传统方法如模板匹配和特征统计较为简单，但鲁棒性不强，易出错；深度学习方法通过学习大量数据，可以提高识别的准确率，降低误识率。车型识别则依赖车辆的前脸特征，传统方法如机器学习方法理论精度与实际效果有差距，而深度学习技术则能够提供更准确的分类效果。
行为识别方面，传统手工提取特征方法特征维度高，运算资源消耗大，而深度学习方法能够更好地捕捉时空特征，提高识别率。粮库烟火识别、粮虫识别、粮堆温度预测、粮食籽粒计数等关键问题的解决，都需要深度学习模型来提供更为精准的分析和预测能力。
深度学习在粮库图像去雾技术中的应用，可以提高图像的可视度，便于实时监控和图像分析。粮库测控技术的实时性和准确性，对于确保国家及地方粮食储备的安全与质量至关重要。本文通过总结深度学习在粮库测控技术中的研究进展，展望了深度学习技术为智能化粮库技术发展做出的贡献。
文章还提到了我国粮库测控技术面临的挑战，包括检测项目单一、测控技术落后以及精度偏低等问题。为了解决这些问题，本文重点讨论了深度学习与粮库测控系统结合的优势，强调了深度学习技术在新一代粮库测控技术中的重要性，并对其未来发展提出了展望。
关键词包括粮库烟火识别、粮堆温度预测、粮虫识别、粮库图像去雾等，这些关键词指向了粮库测控中关键的技术问题和研究方向。文章还提供了基金项目信息、作者简介和通信作者信息，为读者提供了相关的背景信息。本文的研究成果对于促进粮库测控技术的创新与智能化升级具有重要的参考价值。
