基于神经网络的道路隐患图像识别研究
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摘要
基于人工智能技术的飞速发展，图像识别算法已在多领域运行中展现出了关键性的技术优势，神经网络作为强大的模式识别工具，其能够在图像识别任务运行中发挥极为重要的功能作用。基于此，为全面提升道路隐患识别效率与精度，应有效搭建道路隐患图像识别的神经网络模型，随后结合训练参数、调整样本均衡策略、模型过拟合预防措施，将真正提升模型运行时的泛化能力，最终经过多场景的测试验证、适应性测试以及落地实现，将确保其隐患图像识别准确率达到设定标准，真正为道路安全管理控制提供技术支持。（剩余6501字）