[发明专利]一种道路交通状态识别方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201810399193.0 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108510739A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 彭博;蔡晓禹;唐聚;张媛媛;李少博 | 申请（专利权）人： | 重庆交通大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 赖丽娟 |
| 地址： | 400074 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种道路交通状态识别方法、系统及存储介质，涉及检测交通运动的领域。方法包括以下步骤：S1，获取道路的至少一张图像；S2，判断出每张所述图像中道路的交通状态，利用每张所述图像与对应的交通状态构建图像基准库；S3，根据图像基准库创建初始神经网络模型，对所述初始神经网络模型进行训练，当所述初始神经网络模型的各项参数满足预设条件后得到深度网络模型；S4，根据所述深度网络模型判断新的图像中道路的交通状态。本方案解决了如何提高交通状态识别的准确率的技术问题，适用于交通状态的判断。 | ||
| 搜索关键词： | 交通状态 神经网络模型 图像 道路交通状态 存储介质 图像基准 网络模型 交通状态识别 参数满足 方案解决 预设条件 准确率 构建 检测 创建 交通 | ||
【主权项】：
1.一种道路交通状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取道路的至少一张图像；S2，判断出每张所述图像中道路的交通状态，利用每张所述图像与对应的交通状态构建图像基准库；S3，根据图像基准库创建初始神经网络模型，对所述初始神经网络模型进行训练，当所述初始神经网络模型的各项参数满足预设条件后得到深度网络模型；S4，根据所述深度网络模型判断新的图像中道路的交通状态。
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