【摘 要】
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对人工智能进行了研究,分析了机器视觉在道路监视中的作用,指出了监视与控制之间神经网络信号传输中存在的问题,提出了用模式识别技术分解图像中的静态与动态分量的方法。研
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对人工智能进行了研究,分析了机器视觉在道路监视中的作用,指出了监视与控制之间神经网络信号传输中存在的问题,提出了用模式识别技术分解图像中的静态与动态分量的方法。研究表明,采用该方法后,动态数据的传输率可降到lkbit/s,这是一般的无线通信方式都能承受的速率,因此可用窄带无线方法传输图像数据。利用动态数据对道路口各方向运动车辆数量的计算和分析,可预测路口的拥塞程度,实现对路口的智能控制。通过动态数据的图像合成技术实现对监视现场情景的还原,有利于实现交通的人工干预及指挥调度。
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