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隨著人們生活水平的提高，汽車數量的激增為我們的工作生活帶來了極大便利，同時也為現有交通管理帶來了許多問題。因此智能交通日漸成為加強交通管理、改善交通狀況的手段之一。道路上車輛位置及數量的檢測便是其中的內容之一。目前對于實現重點路段、停車場等場合車輛監測的主要手段是在各路段安裝攝像頭進行電子拍攝，但這種方法并不能精確地提供關于交通車輛的位置及數量的準確數據。同時監控攝像頭在現有交通中雖然已完備架設，但不能自由選擇角度檢測，故存在大量的監控盲區。基于無人機體積小、熏量輕、攜帶方便、圖傳清晰等一系列優點，針對現有交通監控中的不足，本文提出了應用無人機航拍技術實現對特殊時段，覃點路段的車輛數量統計及在視頻中位置的檢測，彌補現有交通監控管理中的不足。實現對航拍視頻進行車輛檢測的算法有基于SIFT算法的運動目標檢測算法，基于塊分割創建背景，應用背景差分進行運動目標檢測算法。以上兩種方法實現了移動目標的檢測，由于航拍視頻具有場景復雜，目標多樣的特點，對于車輛精準檢測，以上兩種方法并不能達到理想效果，誤檢與漏檢也比較嚴重。另外還有基于SVM（支持向量機）和OCR人工神經網絡的目標檢測萬法一，這種方法彌補了以上兩種算法的不足。由于SVM支持對于較少數據量的訓練，無需另構特征，對于多樣性車輛檢測存在一定不足。
近年來，隨著硬件系統的更新換代，深度學習算法得到了飛速的發展。深度學習是在多層神經網絡上運用各種機器學習算法解決圖像，文本等各種問題的算法集合。在圖像處理中比傳統算法以及人工神經網絡有更高效，精確的優勢。所以本文中采用了深度學習算法實現車輛檢測功能。
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