一、基本信息
文档名称：交通场景中基于注意力机制神经网络的人群计数
文档格式：pdf格式
文档大小：2.71MB
总页数：28页
二、简介
《交通场景中基于注意力机制神经网络的人群计数》是一篇研究如何利用深度学习技术提升交通环境中人群计数精度的论文。文章提出了一种结合注意力机制的神经网络模型，通过增强对关键区域的关注，提高在复杂交通场景下的计数准确性。该方法有效解决了传统方法在遮挡、密度变化和视角差异等问题上的不足。实验结果表明，该模型在多个公开数据集上均取得了优于现有方法的性能。研究成果可广泛应用于智能交通系统、城市规划及安全监控等领域，为实现更高效、精准的交通管理提供了技术支持。
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