基于多任务卷积神经网络的车辆多属性识别是一种先进的计算机视觉技术，它利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）同时识别车辆的多个属性。这种方法通过共享网络底层的特征提取层，实现对车辆类型、颜色、品牌、型号等多个属性的高效并行识别。相比传统的单任务识别方法，多任务学习能够减少计算资源的消耗，提高识别效率，并且通过任务间的相关性提升整体识别精度。该技术可广泛应用于智能交通系统、安防监控、自动驾驶等领域，为车辆识别与分析提供更加全面和高效的解决方案。