地铁车厢客流的识别易受到环境干扰，为了提高车厢客流识别的准确率，提出了一种基于卷积神经网络的客流识别算法。该算法以车厢监控图像为研究对象，采用GoogleNet卷积神经网络模型，选用Relu函数作为激活函数，通过对Inception模块的结构优化，有效提升网络运行速度和准确率。实验表明，该算法具有较高的训练收敛速度和检测准确率。
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