俄亥俄州立大学（OSU）的研究人员使用已经安装在校园区域巴士服务的公交车上的摄像头监控交通情况。
他们实施了一个系统，利用YOLOv4二维（2D）深度学习模型自动识别和跟踪物体；OSU的Keith Redmill表示，该模型能够在单个图像帧中识别多个物体。
该算法还能够利用图像流、全球导航卫星系统测量数据以及2D地图的区域数据，将现实世界的俯视坐标投影到道路网络上。
Redmill表示：“如果我们收集和处理更全面的高分辨率空间信息，了解道路上发生的变化，那么规划者就能更好地理解需求变化，从而有效提高整个交通系统的效率。” 来自俄亥俄州立大学新闻 查看完整文章
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