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针对目前交通模式识别以人工设计特征为主,特征设计主观性强、区分度不高的问题,依据深度学习理论,建立了基于卷积神经网络的特征自动学习模型。该模型首先利用卷积神经网络自动学习深度特征,然后与人工特征共同用于交通模式识别。模型基于微软GeoLife数据,针对不同特征组合与分类方法设计实验,实验结果表明模型能学习到高区分度深度特征、有效提高交通模式识别准确率。