【摘 要】
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为使用高空视频识别和预测道路交通状态,提出基于三维卷积神经网络-深度神经网络(3DCNN-DNN)的交通状态预测方法.将道路切分为D个路段,每个路段视频片段时长m s,基于典型3DCN
【机 构】
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山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室,重庆交通大学交通运输学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703064),重庆市基础前沿与技术创新项目(cstc2017jcyjAX0473),山地城市交通系统安全实验室开放基金(2018TSSMC05).
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为使用高空视频识别和预测道路交通状态,提出基于三维卷积神经网络-深度神经网络(3DCNN-DNN)的交通状态预测方法.将道路切分为D个路段,每个路段视频片段时长m s,基于典型3DCNN结构C3D识别路段视频片段交通状态;建立道路?个历史时段、D个路段的交通状态矩阵Φ,将道路交通状态预测问题转化为以Φ为输入,有限交通状态为输出的分类问题,构建基于DNN的短时交通状态预测模型原型;建立交通视频数据集,对DNN预测模型原型的隐藏层数量、神经元数量及训练批大小进行测试优化,提出有4隐藏层,各层神经元数量为64/
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