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道路缝隙识别：智能交通与自动化巡检的技术应用
本文介绍了利用现代计算机视觉和深度学习技术实现道路缝隙自动化识别的方法，涵盖图像采集、预处理、缝隙检测、分类评估及报警报告生成等步骤，旨在提高城市交通管理和道路维护效率。通过卷积神经网络（CNN）模型的构建与训练，实现了对道路裂缝的高效准确识别，有效提升了道路巡检的自动化水平。
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阿里云智慧高速解决方案 让高速公路出行更安全、更畅通、更舒心
首先，交通安全问题突出，交通事故频发；第二，智慧管控手段不足，大多依靠表格化的 OA 系统；第三，管理运营水平不高，主要流程依靠人为推动发现；第四，公众出行体验较差，交通拥堵事件频发。
阿里巴巴AI智能专场
阿里巴巴AI智能专场 讲师/嘉宾简介: 施兴（叔宝）：阿里巴巴自身算法专家 高星（空崖）：阿里巴巴算法专家 张宁豫（凌羽）：阿里巴巴高级算法工程师 王跃（跃神）：阿里巴巴高级算法专家
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深度学习在智能交通系统中的应用与展望
传统的交通管理系统因为无法满足日益增长的交通需求，而逐渐暴露出种种问题。本文将探讨深度学习在智能交通系统中的应用，介绍其原理和优势，并展望未来深度学习技术在交通领域的发展前景。
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