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UNet模型在航拍圖像中自動識別交通流量和車輛類型方面具有很高的準確性和效率。通過訓練UNet模型，可以實現對航拍圖像中的車輛進行檢測與分割，從而識別出車輛的類型和數量。這對于交通監控、交通規劃和智能交通系統等領域具有重要意義。
UNet模型能夠有效地處理航拍圖像中的復雜背景和車輛之間的重疊情況，從而提高了識別的準確性。同時，UNet模型還具有較低的計算復雜度，可以快速地處理大規模的航拍圖像數據，提高了識別的效率。
總的來說，UNet模型在航拍圖像中自動識別交通流量和車輛類型方面表現出色，為交通管理和智能交通系統的發展提供了有力的支持。
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