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VEHICLE CLASSIFICATION USING A RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN)

机译:使用递归神经网络(RNN)进行车辆分类

摘要

A device can receive GPS data or values for a set of metrics at a set of GPS points that form a GPS track of a vehicle. The device can determine additional values for additional metrics using the GPS data or the values for the set of metrics. The device can determine a set of vectors for the set of GPS points using the GPS data, the values, or the additional values. The set of vectors can be used in a recurrent neural network (RNN) to classify the vehicle. The device can process the set of vectors via one or more sets of RNN layers of the RNN. The device can determine a classification of the vehicle using a result of processing the set of vectors. The result can be output by the output layer. The device can perform an action based on the classification of the vehicle.
机译:设备可以在形成车辆的GPS轨迹的一组GPS点处接收GPS数据或一组度量的值。设备可以使用GPS数据或一组度量值来确定其他度量的附加值。设备可以使用GPS数据,值或附加值为这组GPS点确定一组矢量。向量集可用于递归神经网络(RNN)中以对车辆进行分类。设备可以通过RNN的一组或多组RNN层来处理矢量集。该设备可以使用处理矢量集合的结果来确定车辆的分类。结果可以由输出层输出。该设备可以基于车辆的分类执行动作。

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