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基于人工智能的交通事件檢測，可以自動識別交通異常事件，引導交通出行，緩解突發(fā)性擁堵 信控聯(lián)動，快速閉環(huán)：對診斷出的交通異常事件，觸發(fā)信號燈AI自動優(yōu)化以疏導交通，并實時告警 實時檢測，秒級上報：基于視頻實時檢測交通異常事件，秒級上報告警，更快解決突發(fā)擁堵 交通態(tài)勢研判 基于對多源數(shù)據(jù)的融合分析和深度挖掘，數(shù)來自：百科數(shù)據(jù)未有效融合，精度差 交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)多源數(shù)據(jù)各自孤島，無法有效融合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準感知，無法支撐實時自動預警和精細化分析診斷 問題識別診斷靠人工，效率低 問題識別依賴大量人工投入，發(fā)現(xiàn)不及時，分析不徹底。問題解決依賴專家經驗，無法規(guī)模復制和擴展 全局優(yōu)化弱，應急處理慢 缺乏區(qū)域協(xié)同、時來自：百科
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納到數(shù)據(jù)集中，然后用這些標注數(shù)據(jù)進行第一版的目標識別模型訓練。 訓練出來的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識別成功的圖片進行學習。對于不成功的圖片，我們進一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內容及其位置。結合第一階段的目標識別模型進行結果融合，可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結果來自：百科![]()
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