基于Blockly和深度学习的交通检测飞行器的设计

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摘要：目前，国内交通管理系统主要以固定性采集技术为主，弊端在于难以变更，无法在特殊情况出现时，提供更有针对性的采集和检测活动。该系统以Android和飞行器为实施载体，以Blockly为控制工具，利用YOLO模型与卡尔曼滤波的深度学习技术实现交通信息数据的采集分析，实现飞行器飞行控制与车辆拥堵状况检测、车辆碰撞与车速违规检测等移动交通检测功能。（剩余5393字）

试读结束

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