基于卷积神经网络的道路拥堵识别研究

• 作者: 罗荣辉 聂上上 袁航 钟发海
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 图像识别 拥堵检测 智慧城市
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 智能计算
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: TU528.1
• 字数: 3481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2019.02.008

摘要

为解决城市道路日益严峻的拥堵问题,结合深度学习和图像处理技术,提出了一种基于卷积神经网络的道路拥堵检测方法.此方法相对于传统机器视觉方法,无需前期提取道路背景,不受光照亮度和实际环境的影响,具有识别速度快、占用计算资源少、泛化性好等特点.现已在实际项目中得以应用,并取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗荣辉	郑州大学物理工程学院	33	219	7.0	13.0
2	袁航	郑州大学物理工程学院	3	1	1.0	1.0
3	钟发海	郑州大学物理工程学院	1	1	1.0	1.0
4	聂上上	郑州大学物理工程学院	1	1	1.0	1.0