基于旋转框回归的YOLOV5遥感图像车辆目标检测是一种针对遥感场景中车辆目标检测的改进算法。该方法在经典YOLOV5模型基础上引入旋转框回归机制，通过预测目标旋转角度和矩形框参数，有效解决了遥感图像中车辆目标方向多变、排列密集带来的检测难题。相比传统水平框检测方法，该算法能够更精确地框选任意角度的车辆目标，显著减少背景冗余和相邻目标间的重叠干扰。实验表明，该方法在遥感车辆检测任务中具有较高的检测精度和鲁棒性，尤其适用于无人机航拍、卫星遥感等场景下的多方向车辆目标识别需求。