随着人们的生活水平不断提高，汽车的使用更具普遍性。为了使汽车的行驶安全得到保障，使车辆行驶的识别预警系统性能得到提高，对卷积神经网络的模型与作用机制进行了剖析，并进行了相关的车辆识别预警实验。结果显示，基于卷积神经网络车辆行驶的识别预警系统具有较强的优越性与可行性，其识别检测耗时仅需要1.5356s，且准确率较高。将卷积神经网络模型应用至车辆行驶的识别预警中，能够有效防止交通安全事故的发生，促进智能交通系统的可持续发展。
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