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《基于深度学习的交通出行方式识别研究》

一、引言

随着城市交通的日益拥堵和交通方式的多样化，交通出行方式识别已成为交通管理与规划、交通拥堵分析等领域的重要研究方向。传统交通出行方式识别主要依赖手动数据分析和图像识别，效率低且误差较大。本文将研究基于深度学习的交通出行方式识别方法，提高识别准确性和效率。

二、背景及意义

在当下快速发展的智能交通系统中，多种出行方式并存，如公共汽车、出租车、地铁、共享单车、私家车等。因此，识别不同的交通出行方式，对交通规划与管理、车辆调度、交通拥堵分析等方面具有重要意义。传统的交通出行方式识别方法主要依赖人工数据分析和图像识别技术，但这种方法效率低、误差大，难以满