《表2 交通状态预测数据集样本量》

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《基于3DCNN-DNN的高空视频交通状态预测》

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利用训练好的C3D模型提取道路视频连续?个时段的交通状态序列Φ=（φ1，φ2，…，φ?），取?=12；将第?+1段的道路交通视频实测状态-Ε作为Φ的标签值，每一组Φ和对应的-Ε形成一个供DNN训练测试的样本.整个道路交通状态有CD=23=8种，即BBB，BBG，BGB，BGG，GBB，GBG，GGB，GGG，其中，B、G分别对应路段交通状态为拥堵、畅通.对应构建训练集Q3和测试集Q4，样本量如表2所示.