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基于深度学习的交通拥堵检测

【摘要】 针对交通拥堵检测，提出一种利用深度学习中卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）对交通拥堵图像进行检测的方法。首先，使用基于TensorFlow框架设计了含有三层卷积层的神经网络分类模型。其次，利用道路拥堵与非拥堵图片对分类模型进行训练，并进行评估。最后，利用训练完成的模型进行道路拥堵检测，与多种深度学习分类模型分类方法进行对比实验，表明该卷积神经网络模型能够更有效地进行拥堵检测，检测准确率达到了98.1%。

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