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交通状况分类：基于车辆视频图像的动态路况分析

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简介：
本研究探讨了利用车辆视频图像进行实时交通状况分类与动态路况分析的方法，旨在提升道路交通管理效率和交通安全。 基于车载视频图像分析动态路况的任务描述如下：提供了由车辆摄像机捕获的许多动态交通状况图像。根据这些图片，模型需要区分当前道路状况，并将其分为三种类型：畅通、缓行和拥堵。 数据集包括1500个序列，每个序列包含3至5张连续拍摄的车载视频图像。每一系列都有一个标签，“0”表示畅通，“1”表示缓行，“2”表示拥堵。 项目采用CNN + RNN的方法来解决这个问题，具体来说是使用ResNet50和LSTM进行处理。首先通过ResNet50提取图片特征，然后利用LSTM捕捉序列中的时间依赖性信息以完成分类任务。

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  • 交通状况分类：基于车辆视频图像的动态路况分析
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