基于卷积神经网络(CNN)的高速路交通图片拥堵识别

崔华; 纪宇; 李盼侬

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基于卷积神经网络(CNN)的高速路交通图片拥堵识别

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近年来,高速路的拥堵问题变得越来越严重,传统的交通拥堵识别采用视频进行研究,其具有代价昂贵,识别速度慢的缺点.文章提出了一种基于图片进行交通拥堵识别的方法.因为卷积神经网络(CNN)在图像识别方面有着识别速度快,适用范围广,识别准确率高的优点,所以文章使用了带有relu激活函数代替传统的sigmod函数和tanh函数,并引入了dropout层的卷积神经网络模型GoogleNet,并对网络结构和参数进行了调整优化,得到了一个交通拥堵图片识别的改进的GoogleNet改进模型,该模型的样本内测试准确率达到了98.6%.在对2000张现实高速路上的图片进行识别测试后,测得其准确率为96.5%.采用文理特征的传统方法的高速路交通拥堵图像识别准确率为90%.

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来源
《科技创新与应用》 |2018年第5期|18-19|共2页
作者
崔华; 纪宇; 李盼侬;
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作者单位

长安大学信息工程学院;

陕西西安 710064;

长安大学信息工程学院;

陕西西安 710064;

长安大学信息工程学院;

陕西西安 710064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
卷积神经网络; GoogleNet模型; 拥堵;

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