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基于卷积神经网络的道路拥堵识别研究
被引量:
9
1
作者
罗荣辉
袁航
+1 位作者
钟发海
聂上上
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2019年第2期18-22,共5页
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、...
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.
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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
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的道路拥堵识别研究
被引量:
9
1
作者
罗荣辉
袁航
钟发海
聂上上
机构
郑州大学物理工程学院
出处
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2019年第2期18-22,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61601322)
河南省科技攻关计划(高新领域)项目(162102210018)
文摘
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.
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
Keywords
convolutional neural network
deep learning
image recognition
congestion detection
smart city
分类号
U491.265 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的道路拥堵识别研究
罗荣辉
袁航
钟发海
聂上上
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2019
9
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