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DEEGITS：基于深度学习的异构交通状态测量框架在复杂交通场景中的应用
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种结合卷积神经网络与数据融合的框架，以提高复杂交通场景中对车辆和行人的检测效率。结果表明，该模型在不同交通条件下的测量误差不显著。
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关键要点
- 本研究提出了一种结合卷积神经网络与数据融合的框架。
- 该框架旨在提高复杂交通场景中对车辆和行人的检测效率。
- 研究解决了拥堵和遮挡等复杂交通场景中异构交通状态测量的不足。
- 通过增强训练数据集，研究提出了一种高效的检测方法。
- 研究结果表明，该模型在不同交通条件下的测量误差不显著。
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