使用骑行街景图像分类自行车基础设施

本研究解决了城市中自行车基础设施缺乏的问题，提出了一种从骑行者拍摄的图像序列中高效分类自行车基础设施的方法。该模型取得了95.38%的准确率，比非时间模型提高了7.55%，首次证明了在特征稀缺情况下，利用长时间序列分析进行分类的可行性。