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本文主要介绍了基于深度学习的交通标识智能识别系统的设计与维护。该系统采用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等深度学习算法,能够自动识别道路上的交通标志,包括警告标志、禁令标志、指示标志等,并给出相应的提示和建议。系统的设计包括数据预处理、模型训练和部署等步骤,同时也需要注意维护和更新,以确保系统的准确性和可靠性。本文还介绍了系统的维护方法,包括数据清洗、模型优化和硬件维护等。
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