轨迹数据管理和挖掘的深度学习:调查与拓展
本文综述了轨迹计算中深度学习的发展和最新进展,研究了深度学习在轨迹管理和挖掘方面的应用,并对目前的挑战和未来发展方向进行了概述。
本文探讨交通视频分析的深度学习方法,重点关注自动驾驶和人类驾驶的安全。提出了处理流程,包括视频增强、稳定、分割、检测、轨迹提取、速度估计、事件分析、建模和异常检测。回顾了开源工具和公共数据集,调查了相关研究领域的联系和缺失。讨论了商业实施、未来展望和面临的问题和挑战。
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本文综述了轨迹计算中深度学习的发展和最新进展,研究了深度学习在轨迹管理和挖掘方面的应用,并对目前的挑战和未来发展方向进行了概述。
本文探讨交通视频分析的深度学习方法,重点关注自动驾驶和人类驾驶的安全。提出了处理流程,包括视频增强、稳定、分割、检测、轨迹提取、速度估计、事件分析、建模和异常检测。回顾了开源工具和公共数据集,调查了相关研究领域的联系和缺失。讨论了商业实施、未来展望和面临的问题和挑战。
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