【摘 要】
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随着车联网、大数据、人工智能等技术的改进,智能交通得到了广泛普及和应用,实现了车辆识别监控、交通信号控制、驾驶员人脸识别、乘客信息服务等功能,均需要使用图像处理、
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随着车联网、大数据、人工智能等技术的改进,智能交通得到了广泛普及和应用,实现了车辆识别监控、交通信号控制、驾驶员人脸识别、乘客信息服务等功能,均需要使用图像处理、特征检测、模式匹配等机器学习技术,以便能够实现交通应用的智能化、共享化和自动化。笔者结合智能交通应用实践情况,分析了机器学习在智能交通中的应用优势及关键技术,包括图像处理、特征检测、语音识别、自然交互等,进一步为提高智能交通的自动化、共享化、便捷化。
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