基于计算机视觉的佛罗里达公共道路转向车道特征检测模型

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用人工智能从高分辨率航拍影像中自动提取出 FL 州公路的地理特征，并与地面实测数据对比，平均准确率达到了 80.4％，提供了有价值的洞察力给政策制定者和道路使用者。

本研究使用计算机视觉和机器学习算法识别交通违规行为，如闯红灯和非法使用紧急车道。通过在线交通录像和车载摄像头，使用YOLOv5和strongSORT算法进行识别和追踪，并生成违规通知发送给相关部门。

YOLOv5 strongSORT 交通违规行为 机器学习 计算机视觉
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