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保證正在執行任務的特種車輛的道路優先通行權，是合理配置城市交通資源、實施和保證應急救援的前提。特種車輛的跨模態識別是實現智慧交通的重要核心技術，尤其是在智能車聯網尚未成熟、未來長期存在無人駕駛和有人駕駛混合交通的環境中，實現無人車對正在執行任務的特種車輛進行合理避讓顯得尤為重要。針對無人駕駛對特種車輛識別的需求，文中構建了跨模態檢索與識別網絡（ Cross-modal retrieval and rec? ognition Net， CMR Net，提岀了一種基于深度學習的特種車輛跨模態檢索和識別方法。 CMR Net由兩個卷積子網絡和一個特征融合網絡組成，卷積子網絡分別用于提取特種車的圖像與音頻特征，在高層語義空間中利用相似性度量的方法進行特征匹配，以達到跨模態檢索和識別的目的。在特種車跨模態數據集上進行的跨模態識別實驗表明，所提方法對跨模態檢索和識別仼務具有較髙的識別率，甚至在缺失一種模態的場景下也可準確識別出特種車輛。本研究對于提升“城市大腦”的性能具有重要的理論指導意義，對設計、實現和改善未來智慧交通具有較高的工程應用價值。
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