基于深度學習的智能交通燈設計

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摘 要：針對傳統(tǒng)交通燈通行時間不靈活，通過對采集交通燈下的車流量信息進行了研究，設計了一種基于深度學習的智能交通燈。首先通過FCN提取車道線，使用聚類算法擬合車道線函數(shù)；其次使用以VGG網(wǎng)絡作為模型的主干特征提取SSD網(wǎng)絡模型，檢測車輛的位置信息，將車輛的位置信息與車道線位置信息綜合起來，統(tǒng)計當前交通燈下的每個車道上的車流量信息，實驗結(jié)果表明，基于深度學習的智能交通燈系統(tǒng)實際的應用過程中，車流量統(tǒng)計的精確度為90.69%，基本實現(xiàn)在現(xiàn)實環(huán)境的應用。（剩余9415字）