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作品名称：智行守护：深度学习驱动的多模态车辆异常行为预警系统
学校名称：山东科技大学
参赛队伍：智行守护
队伍编号：202873
参赛学生：霍义康宋强李仲康
指导老师：刘志海
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

该系统基于深度学习技术，旨在全方位监控和预警车辆行驶过程中的异常行为，以提高交通安全和减少事故发生。

系统的主要功能包括：

系统的优势在于其高精度的监测能力，引入了注意力机制的轻量化YOLOv7算法，平均准确率达到99.3%，显著提升了系统在复杂场景中的鲁棒性。同时，系统的准确识别率达到97.59%，漏警率为2.3%，虚警率为5.03%。

“智行守护”系统不仅响应了国家建设交通强国的号召，而且通过科技创新推动了智能技术在交通领域的应用和进步，致力于缓解交通安全和拥堵问题，推动社会和谐与可持续发展。