1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述开发背景如今交通路况日趋复杂，车辆越来越多，行人的不可控性越来越大，交通系统的管理要能够应对多发情况，而要想应对这些情况首先要对实时路口情况进行有效的分析，及目标检测，主要是对车辆和行人的识别并且要实时地进行标识,对于实时拍摄的图片要快速的识别出目标,才能及时的防止某些交通事故的发生,以及方便交通的管理。
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。
卷积神经网络使用多层感知器的设计，采用最少的预处理。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、研究或解决的问题1. 车辆识别及标识功能的实现。
2. 行人识别及标识功能的实现。
3. yolo v4网络结构的实现，以提升交通识别准确度和速度。
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