基于深度学习的智能交通视频多目标检测研究

摘要

国内大中城市的人流量、车流量与日俱增,面临着严重的交通拥堵问题,建立完善智能交通系统是解决交通问题的有效方法之一。本文提出一种基于堆栈式去噪自编码器深度学习框架的复杂交通场景中机动车辆的多目标检测算法,通过实时检测车辆流量来完成交通状态预测。实验证明,使用堆栈式去噪自编码器深度学习框架,提取目标机动车辆深度特征,实现多目标检测,提高多目标识别检测效果,切实提高交通状态预测的准确率。