《表2 不同特征组合识别准确率》

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《基于特征自学习的交通模式识别研究》

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池化策略影响分析:由于AHF的计算与卷积神经网络无关，所以AHF不受池化影响，识别准确率相同。DF特征受池化策略影响明显，相比于平均池化策略准确率（0.65），最大池化下识别准确率提高近5%，达到0.702。AHF+DF融合特征中，由于AHF特征的加入，减轻了池化策略影响，准确率较接近，分别为最大池化（0.721）和平均池化（0.708）。