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为解决多种天气与多种场景下主干道路行驶车辆检测存在的实时性、泛化能力差、漏检、定位不准确等问题,研究了基于TensorFlow深度学习框架的区域卷积神经网络(FasterR-CNN)算法,通过引入VGG16神经网络模型,优化ROIPoolingLayer,并采用联合训练方法,得到改进的算法模型。采用UA_CAR数据集进行模型训练〖BFQ〗,实现行驶中的车辆检测,测试结果与优化前FasterR-CN...