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深度学习在交通拥堵检测中的应用
深度学习在交通拥堵检测中的应用
作者:
魏泽发
张鲁
解通
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
交通拥堵
图像分类
目标检测
摘要:
随着全球汽车保有量的不断增加,人们在出行中遇到的交通拥堵问题日益严重,这对相关部门的管理效率提出较高要求.本文通过阐述深度学习领域中图像分类技术和目标检测技术的原理以及他们各自在交通拥堵检测中的应用,为相关部门在解决交通拥堵这一实际问题时提供应对方法,具有一定的参考价值.
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篇名
深度学习在交通拥堵检测中的应用
来源期刊
软件
学科
关键词
深度学习
交通拥堵
图像分类
目标检测
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
设计研究与应用
研究方向
页码范围
132-134
页数
3页
分类号
TP39
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6970.2021.01.039
五维指标
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节点文献
深度学习
交通拥堵
图像分类
目标检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件
主办单位:
中国电子学会
天津电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6970
CN:
12-1151/TP
开本:
16开
出版地:
北京市3108信箱
邮发代号:
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
40
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