基于AI的交通流狀態(tài)智能檢測(cè)與擁堵態(tài)勢(shì)分析

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摘要：文章基于YOLO+DeepSORT框架，開(kāi)發(fā)了一套基于AI的交通流狀態(tài)智能檢測(cè)系統(tǒng)，能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出不同地點(diǎn)的交通流量。文章以潤(rùn)揚(yáng)大橋附近區(qū)域?yàn)槔M(jìn)行交通流特性分析，并且從交通流演化規(guī)律出發(fā)，可以得到產(chǎn)生擁堵的3種可能原因，包括高速公路車道減少、匝道匯入車流影響和下游揚(yáng)州市區(qū)擁堵等。這些結(jié)論對(duì)未來(lái)的高速公路大流量管控工作具有重要的參考意義。（剩余4676字）