【摘 要】
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针对传统的道路交通监控系统对目标的识别准确率较差、模型鲁棒性较弱且不具备实时性等问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的道路交通目标检测方法。和传统的道路监控检测
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针对传统的道路交通监控系统对目标的识别准确率较差、模型鲁棒性较弱且不具备实时性等问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的道路交通目标检测方法。和传统的道路监控检测系统相比,卷积神经网络的模型更加适合处理大规模的数据。在卷积神经网络的分层特征提取下,既可以获得图像的低级语义,也可以获得图像的高级语义,经过对不同层级的样本特征分析,可以综合性地对目标进行识别分类,进一步提高模型的分类性能。验证结果表明该方法不但在准确率方面远远优于传统的识别系统,而且在硬件条件允许的情况下具有实时性。
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