本发明公开了一种基于深度学习的视频大数据交通场景分析方法,涉及计算机视觉领域,具体包括如下步骤:S1、系统视频前景与背景分析:采用SOBS进行背景建模,去除视频定格中的前景,保留背景视频;S2、系统视频交通标识的检测与分类:采用R‑FCN算法对背景图像马路信息进行检测并进行二次结构化;S3、统计各项数据,分析马路上的信息,综合汇总,结合车辆自动检测系统做出车辆违章统计与道路规划。本发明可运用于城市交通智慧大脑中,通常配合车辆自动检测平台结合使用,能高效准确地判断出车流量,车辆道路违章等事件,为安全城市与智能交通提供了很好的软件基础。
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