基于深度学习的智能交通灯设计

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摘 要：针对传统交通灯通行时间不灵活，通过对采集交通灯下的车流量信息进行了研究，设计了一种基于深度学习的智能交通灯。首先通过FCN提取车道线，使用聚类算法拟合车道线函数；其次使用以VGG网络作为模型的主干特征提取SSD网络模型，检测车辆的位置信息，将车辆的位置信息与车道线位置信息综合起来，统计当前交通灯下的每个车道上的车流量信息，实验结果表明，基于深度学习的智能交通灯系统实际的应用过程中，车流量统计的精确度为90.69%，基本实现在现实环境的应用。（剩余9415字）

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