Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research

本文探讨了一种基于深度学习的车辆防盗系统的设计与实现。我们提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的混合模型,用于高效识别和分析车辆的异常活动。通过对比传统方法,我们的新系统在检测准确性和响应速度上都有显著提升。实验结果表明,该系统在各种测试环境中均表现出色,证明了其在实际应用中的潜力。我们的研究为智能车辆安全提供了一种创新解决方案,并进一步推动了深度学习在汽车安全领域的应用。