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为了确保安全、高效和安保，现代交通系统依赖于实时交通观察和检测。本研究利用深度学习和计算机视觉技术，提出了一种实时监控和检测交通的新方法。利用尖端的物体检测技术和卷积神经网络 (CNN)，该系统可以可靠地识别和跟踪交通摄像头镜头中的移动物体。为了根据交通监控工作的独特需求定制预先训练的卷积神经网络 (CNN) 模型，该系统采用了数据增强和迁移学习等最先进的方法。它还包括用于估计人群密度、检测异常和分析交通流量的技术，所有这些技术都有助于改善交通管理和做出更好的决策。在对现实世界的交通数据集进行彻底的实验和评估后，我们发现，所提出的方法在检测准确性、速度和可扩展性方面优于标准方法。这项研究通过提供一种可靠而有效的实时监控和检测交通的方法，增加了对智能交通系统日益增长的知识体系。它可能用于多种用途，包括公共安全、拥堵管理和交通监控。
使用计算机视觉和深度
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