基于深度学习的交通流密度检测算法研究

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摘 要：交通流密度检测是观察控制交通的一种手段，可以帮助我们改变现在的交通环境，使路况能够更加的合理平顺。文章采用了在ResNet-34模型中加入SE注意力机制模块来改变模型对数据进行处理，对模型进行改进，由此来增加模型的识别效率，减少模型的过度拟合的问题。得出SE-ResNet34模型有更好的数据处理的识别能力，从而可以运用到日常生活当中去。（剩余5099字）

试读结束

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