特殊测试

正你知道吗?《汽车与运动evo》测试小组不仅测试汽车,还测试所有和汽车相关的用品,丰富您的用车生活!盯盯拍Mini 2行车记录仪参考价:499元盯盯拍Mini 2行车记录仪采用F1.8大光圈,相比普通F2.0光圈进光量提高了20%,即便在夜晚,也能够保证充足的光线进入400万像素OV468g图像传感器,同时硬件支持WDR宽动态,达到出色成像效果。1440P超高清分辨率录像,相比于普通1080P分辨     

特殊测试

正你知道吗?《汽车与运动evo》测试小组不仅测试汽车,还测试所有和汽车相关的用品,丰富您的用车生活!米家行车记录仪参考价:349元米家行车记录仪镜头采用160°视角F1.8大光圈,通过6组经过多层镀膜工艺的全玻璃镜片,增加管线的透光率和减少反射率,保证充足的光线投射到机油高感光度的CMOS上。来自于SONY IMX323图像传感器的感光元件大至1/2.9英寸,F5.6光圈下,感光度高达510mv。保证其具有高清图像的输出,即便是在如同阴天或者夜晚的暗光环境下,也能够保证图像细节的纤毫毕现。Mstar影像处理芯片,具备全高清(1080p)图像处理技术,配合高保真H.264视     

安森美半导体推出用于ADAS和自动驾驶的可扩展图像传感器平台;高达8.3MP的分辨率

正安森美半导体公司宣布推出一款可扩展的CMOS图像传感器系列,以满足先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶的应用范围。该传感器具有的分辨率范围从8.3百万像素(MP)到1.2MP,具有业界领先的4.2μm像素的低照度性能。该AR0820AT、AR0220AT和AR0138AT组成一个可扩展的图像传感器系列,其为新一代ADAS和自动驾驶系统提供分辨率系列范围。其他功能还包括高达AS12-e的功能安全性,高的动态范围(HDR),一个行业首创的安全选项,以及     

单反相机旗舰-NikonD4

Nikon（尼康）近日开始发售其单反相机旗舰D4，产品配备支持ISO50到ISO204800之间超大感光范围的1610万像素CMOS图像传感器，以及专为数码单反相机优化的最新影像处理引擎Expeed3，机身采用防尘、     

关于图像传感器的图像质量要纠正的几个误区

<正>当前我们对图像传感器的依赖程度超出了大多数人的想象。图像传感器应用在汽车上，帮助行车避免碰撞；应用于建筑监控，防止非法入侵；应用于生产线，检查产品的质量。有趣的是，人们经常按照像素大小和解析度等非常简单的指标，对图像传感器进行分类，但为不同应用选择合适的传感器要比这复杂得多。     

自动驾驶传感器筛选与优化配置程序研究

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。基于当前自动驾驶传感器配置无有效筛选途径的现状,通过建立数据库、设定指标项、制定评判准则和选定算法程序快速实现传感器配置方案匹配,并采用响应曲面算法进行优化筛选,满足用户传感器配置需求。     

基于轻量化卷积神经网络的桥梁混凝土裂缝检测方法及验证

针对基于边缘检测算法、阈值法等传统的混凝土裂缝检测算法易受到干扰的问题，采用基于轻量化卷积神经网络的桥梁混凝土裂缝检测方法对混凝土裂缝检测难的问题进行研究，并通过对桥梁裂缝图像真实数据集进行检测验证。检测结果表明：1)所研究的轻量化卷积神经网络模型能够实现像素级的标注；2)所研究的轻量化卷积神经网络模型训练参数相比其他文献明显减少，权重文件所占内存明显减小；3)所研究的神经网络模型能够清晰准确地划分出图像中的裂缝像素，且不受图像分辨率大小、对比度等因素影响。上述结果表明，所研究的网络模型具有在像素级准确检测裂缝的良好性能，且权重文件占用内存小，能很好地适用于工程实践。     

SmartBeam~提高夜间驾驶安全性

SmartBeam智能远近光灯控制系统使用了CMOS（补足性金属氧化半导体）图像传感器，具备内置的逻辑运算程序，能根据交通光照状况自动地切换远光灯和近光灯。     

SmartBeam 提高夜间驾驶安全性

SmartBeam智能远近光灯控制系统使用了CMOS（补足性金属氧化半导体）图像传感器，具备内置的逻辑运算程序，能根据交通光照状况自动地切换远光灯和近光灯。     

超声波车辆交通流量自动记录仪

文章主要介绍了采用超声波传感器技术研制公路交通流量自动记录仪的结构、检测原理以及实验结果。     

快速高维均值平移算法及其在航空图像分割中的应用

随着军事伪装技术的广泛应用,如何有效提取与背景色彩接近的目标是提高航空图像目标识别能力的关键。针对背景色彩接近目标的航空图像分割问题,应用一种基于快速高维均值平移的图像分割方法对航拍图像进行处理。在包含有空间,色彩和纹理的高维特征空间中对图像进行均值平移滤波,再通过聚类方法分割图像。同时,针对特征空间维数增大带来的大计算量问题,对均值平移算法进行了改进,给出了一种基于均值平移向量预测的快速算法。实验结果表明,算法用于航拍图像分割,分割效果和运算速度均优于标准算法。     

汽车变速器档位自动记录仪

在汽车研究试验中,要求测定汽车变速器的档位利用率,因为它对汽车整体设计、变速器档位数以及传动比的选择有重大的参考价值。本文介绍一种变速器档位自动记录仪,其结构由档位传感器、里程传感器、标准时间发生器、输入接口电路和打印型电子计算器组成,是一种成本低、体积小,数据处理简便和使用方便的记录仪。     

雷克萨斯ES行车记录仪历史视频无法在手机上显示且WIFI信号无法打开

正故障现象:一辆雷克萨斯ES,安装有纯正精品行车记录仪,该车点火状态为ACC ON后,行车记录仪自动恢复到历史预设时间,且历史视频无法在手机显示,WIFI信号无法打开。故障诊断与排除:该故障原因的分析过程如下。1.在加装过程中,取电位置不对导致+B断电(线径不同会出现取电不良的情况),造成系统恢复到初始预设状态,之前的视频无法在手机上显示。这种情况通     

基于角点检测估算车辆间即碰时间

车辆间即碰时间(TTC)是驾驶辅助系统控制策略的基础,也是分析驾驶员驾驶行为的主要依据。为分析行车记录仪视频危险工况中驾驶员紧急制动时的TTC,提出了一种基于单目视觉估算算法。该算法先检测及跟踪车辆,判断前方有无车辆及其具体方位;再检测并匹配车辆角点,计算不同帧之间车辆图像的尺寸变化率,进而估算TTC。用最小二乘法、Kalman滤波方法处理数据;用多层金字塔图像来处理图像,实现了大运动的角点匹配。结果表明:该算法丰富了视频危险工况参数的分析方法,拓展了单目视觉的应用场景,为低成本驾驶辅助系统,提供了新的解决方案。     

女学员和女司机

<正>成都女司机被打事件的发展可谓跌宕起伏,最初以受害者姿态站出来谴责施暴者的女司机随着行车记录仪中视频的曝出,从道德舆论顶端瞬间跌入地狱,终不堪忍受大众指责连发两次道歉信,息事宁人。事件被关注之初是"女司机"效应的习惯性选择,后网友为施暴者叫好成功将对女司机的关注升级为对道德观、价值观的拷问,最后行车记录仪曝光事件发生的原因,舆论便向施暴者倾斜,从而引发对"路怒症"的大讨论。在被打女司机与舆论"斗法"     

基于交通状况及行驶速度的高速公路换道时间研究

换道行为是影响高速公路运营安全的重要因素之一,而换道时间为交通安全分析模型中的关键参数,在换道时间标定中应考虑不同交通状况和不同行驶速度的影响。为此,在交通状况不同的多条高速公路进行了一系列的现场实车试验,通过行车记录仪采集连续的行车视频,采用计算机视觉技术中的Canny算法识别行车视频图像中的车道边缘线,获取精确的车辆轨迹与车道边缘线的偏移值,实现对车辆换道行为的准确识别。根据车载辅助驾驶装置记录的试验车辆换道时的行驶速度,以及换道影响区域内试验车辆邻近的各种车辆,对车辆换道时所处的不同交通状况和行驶速度组合条件下的车辆换道时间进行分析研究。结果表明:不同交通状况下的高速公路换道时间均服从对数正态分布;换道时间与车辆换道影响区域内的交通状况存在显著联系,车辆在处于低密度交通状况下的换道时间比在中、高密度交通状况下的换道时间长;当车辆在处于低密度交通状况和低行驶速度下换道时,换道时间比其他交通状况和行驶速度组合下的长,而在中、高密度交通状况下车辆的换道时间并不受车辆行驶速度的影响。本研究成果可为自动驾驶、微观交通仿真等相关模型的换道行为参数标定提供参考。     

长隧道入口对驾驶人心理及车速的影响

为减少高速公路长隧道入口交通事故,提高道路交通安全水平,通过实际道路试验,研究了驾驶人在长隧道入口段的心理和生理变化规律.试验采用多导生理记录仪实时记录行车过程中驾驶人心率、微波速度传感器测量记录车速变化,运用BP神经网络建立驾驶人在隧道入口段心率和速度变化的模型.结果表明长隧道入口环境中行车时驾驶人心率增加,心理紧张...     

车联网环境下考虑下游站点等待人数的公交优先控制算法

针对已有的车联网环境下公交优先算法,改进交叉口总乘客延误PI,提出考虑下游站点等待人数的公交优先控制算法。首先定义下游站点等待人数与BRT发车间隔的关系:等待人数多于均值则BRT与上一班BRT的运行间隔已超出合理发车间隔l,需提高优先权重;其次,回溯车联网环境下公交优先算法,提出将等待人数多于均值x的情况量化并加入ΔPI的计算中提高BRT优先权重;最后对北京市BRT4号线进行实证分析,验证考虑下游站点等待人数后,执行优先的概率较之前提升了47.06%,BRT运行时间最大降低了7.12%。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。     

弯曲道路识别方法与目标函数选取的研究

首先对道路图像进行中值滤波、边缘增强和二值化处理获得道路二值图像.将图像等分为5×5像素的子块图像,建立抛物线模型,计算抛物线通过区域各子块灰度均值及子块间灰度方差,并以此作为图像特征构造合理的目标函数,运用蚁群算法优化抛物线参数,识别道路边缘.该目标函数既用于评价拟合程度,又用于决定算法中信息素增量.实验证明该方法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.