【摘 要】
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随着国内机动车保有量的持续增长,城市道路交通运转压力急剧增强。在现有交通管理系统中,通常采用图像处理算法检测机动车违章行为。但基于图像处理算法的违章检测系统存在计算量大、不适用于嵌入式设备和复杂场景下检测精度下降等问题,为系统在实际中的应用带来了一定的限制。针对该问题,将深度学习算法引入检测系统中,提出了基于MobileNet_SSD的路口交通违章检测系统。以MobileNet_SSD网络检测车辆
【机 构】
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南京邮电大学 电子与光学工程学院、微电子学院,江苏 南京 210003
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随着国内机动车保有量的持续增长,城市道路交通运转压力急剧增强。在现有交通管理系统中,通常采用图像处理算法检测机动车违章行为。但基于图像处理算法的违章检测系统存在计算量大、不适用于嵌入式设备和复杂场景下检测精度下降等问题,为系统在实际中的应用带来了一定的限制。针对该问题,将深度学习算法引入检测系统中,提出了基于MobileNet_SSD的路口交通违章检测系统。以MobileNet_SSD网络检测车辆,结合帧间欧氏距离算法追踪车辆轨迹,制定违章行为判定策略,实现对5种机动车违章行为的检测及取证。在EAI
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