基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1MB</p>
<p>总页数：8页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别》是一篇研究如何利用深度学习技术识别自行车骑行行为的论文。文章提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，通过分析视频或传感器数据来识别不同的骑行动作，如起步、加速、刹车和转弯等。该方法能够自动提取特征，提高了识别的准确性和效率。研究结果表明，该模型在多种场景下具有良好的泛化能力，为智能交通系统和骑行安全监测提供了新的技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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