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UNet模型是一種用于圖像分割的深度學習模型，常用于醫學圖像處理等領域。在城市交通規劃中，UNet模型也可以被應用于自動檢測道路狀況和交通瓶頸。
首先，UNet模型可以利用衛星圖像或攝像頭拍攝的道路圖像進行道路分割，將道路、車輛、行人等物體進行精確的分割，從而幫助城市交通規劃者更好地了解道路狀況。
其次，UNet模型可以幫助識別交通瓶頸，即交通流量高、車輛密度大的區域，這些區域往往是交通擁堵的主要原因。通過識別交通瓶頸，城市交通規劃者可以采取相應措施，如增加道路容量、改變交通信號燈設置等，來緩解交通擁堵問題。
總的來說，UNet模型在城市交通規劃中的應用可以幫助提高交通運行效率，減少交通擁堵，提升城市交通系統的整體運行水平。
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