多元融合神经网络模型的车载移动式交通执法取证系统研究

针对当前车载移动执法取证系统普遍存在视频图像采集效果较差、自动化和智能化程度较低等问题,本文提出一种新型执法取证系统,采用多种图像处理技术融合的方法改善视频图像效果,同时突破车载本地算力制约,多元融合神经网络模型,实现对多种常见违法行为自动识别和智能化取证。应用实践表明,该系统能够识别20多种常见违法行为,识别准确率达到60%以上。