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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
多元融合;图像处理;神经网络;交通违法;移动取证
中图分类号：
作者姓名：
刘海平;张雷元;唐勇;刘凡;刘瑛
作者机构：
新疆维吾尔自治区公安厅交警总队;公安部交通管理科学研究所;深圳市兆璟科技有限公司;新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州公安局交警支队
文献出处：
引用格式：
[1]刘海平;张雷元;唐勇;刘凡;刘瑛-.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)[J].道路交通管理,2022(10):32-36
A类：
移动取证
B类：
多元融合,融合神经网络,车载,移动式,交通执法,取证系统,前车,视频图像,图像采集,采集效果,图像处理技术,技术融合,破车,算力,违法行为,自动识别,识别准确率,交通违法
AB值：
0.339559
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