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基于Blockly和深度學習的交通檢測飛行器的設計

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摘要：目前，國內交通管理系統(tǒng)主要以固定性采集技術為主，弊端在于難以變更，無法在特殊情況出現(xiàn)時，提供更有針對性的采集和檢測活動。該系統(tǒng)以Android和飛行器為實施載體，以Blockly為控制工具，利用YOLO模型與卡爾曼濾波的深度學習技術實現(xiàn)交通信息數(shù)據(jù)的采集分析，實現(xiàn)飛行器飛行控制與車輛擁堵狀況檢測、車輛碰撞與車速違規(guī)檢測等移動交通檢測功能。（剩余5393字）

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