基于人工智能的高速公路监控管理方法及管理平台

本申请提供一种基于人工智能的高速公路监控管理方法及管理平台，网络调试环节，基于第一调试样例、第二调试样例以及第三调试样例对基础异常识别神经网络进行调试，得到目标异常识别神经网络，实现对图像调试样例中各个样例分类的数量平衡的效果，以令基础异常识别神经网络在调试环节可以对各异常情况进行更好的学习，增加目标异常识别神经网络的鲁棒性和泛化性，同时，缓解因图像调试样例中不同异常识别标记对应的调试样例的个数相差太大而引起异常识别神经网络的推理误差大的问题。此外，不但增加了基础异常识别神经网络的调试速度，也帮助目标异常识别神经网络对不同异常种类的识别效果更好。