汽车交通事故已成为世界性的严重社会问题,惨重的交通事故后果使人们不得不对交通安全状况予以高度重视,并将不断进步的科学技术应用于交通安全研究工作中。目前市场已有多种交通事件检测系统,但是,当深度学习模型训练样本和目标场景样本分布不匹配时,存在检测性能显著下降的缺陷,即存在检出率不高、误测率高的问题。本文旨在提供一种将深度学习和视频技术应用于高速公路常规交通事件检测分析应用场景的技术实现方案。
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