吉林大学学报(工学版) ›› 2021, Vol. 51 ›› Issue (3): 886-892.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200039
Bo PENG1,2(),Yuan-yuan ZHANG2,Yu-ting WANG2,Ju TANG2,Ji-ming XIE2
摘要:
为了及时、有效地识别道路交通状态,提出了结合自动编码机与分类器的视频交通状态识别方法。首先,建立交通状态视频图像数据集,对自动编码机隐藏层和降维数据维度等结构参数进行优化测试。然后,提出自动编码机定量评价方法,选出最优自动编码机模型A*。最后,将A*与线性分类器、支持向量机、深度神经网络、DNN Linear分类方法相结合,构建了4个交通状态识别模型。对前述模型及AlexNet、LeNet、GoogLeNet、VGG16等CNN模型进行训练测试,结果显示:本文模型精确率和召回率均为94.5%~97.1%,
中图分类号:
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