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摘要：建立完善的交通事件检测系统，已经成为我国智能交通系统的重要组成部分。文章从数据和算法2个方面深入分析了交通事件检测场景特征，设计了一种基于深度学习的交通事件检测系统。文章提出了一种混合架构的联合学习网络，通过综合利用ViT和Swin Transformer的优势解决了图像多标签分类问题的挑战；设计了一系列数据增强方法，应对数据不平衡性对深度学习模型的影响，并有效缓解了模型过拟合问题。（剩余5841字）
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基于深度学习的交通事件检测系统设计
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