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基于深度学习的车辆检测系统设计
文献摘要：
针对目前智能交通系统实时道路车辆检测中存在的检测效率不高等问题,设计了一种基于深度学习的道路车辆检测算法.首先在搭建好的平台下,通过卷积神经网络对采集的车辆图像数据集进行训练,得到训练后的模型;其次,对该模型内部的层结构进行可视化;最后,通过调节各网络参数及层结构对该模型进行优化.训练的模型通过实验测试,分别对图片和视频进行检测,图像识别准确率高,检测速度快,跟踪精度高,可应用于实时交通系统的检测.
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;车辆识别;OpenCV
中图分类号：
作者姓名：
黎雄;陈雨聪
作者机构：
西安机电信息技术研究所,陕西 西安 710065;咸阳师范学院计算机学院,陕西 咸阳 712000
文献出处：
引用格式：
[1]黎雄;陈雨聪-.基于深度学习的车辆检测系统设计)[J].软件工程,2022(07):59-62
A类：
B类：
车辆检测系统,智能交通系统,道路车辆,检测效率,效率不高,检测算法,建好,台下,图像数据集,网络参数,实验测试,图像识别,识别准确率,检测速度,跟踪精度,车辆识别,OpenCV
AB值：
0.340987
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