日光旅程

当你已疲倦于都市的喧嚣,短暂的离开或许是良方。一段向往已久的旅程,或是前方未知的道路;那些经历着的,或是即将经历的,到最后都会在记忆中留下清晰的痕迹。许久以后,被时光模糊的记忆里,一缕透过车窗的阳光,一个宁静而深沉的背影,依然被定格于画面之中。     

码头平面布局的探讨

码头平面布局的好坏，直接影响到码头的使用质量。本文就码头前方作业区和铁路线的设置等问题作出了一些新的看法，供码头平面设计时参考。     

钢管混凝土拱桥吊装过程线形监控方法

运用前方交会方法可保证每节钢管拱肋的吊装符合设计线形.工程实践表明,该方法运用恰当,实施方便,数据精度满足要求,达到了监控线形的目的.     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测EI北大核心CSCD

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

深度学习在舰船前方障碍物图像识别中的应用

在舰船前方障碍物图像识别中,传统的图像识别系统漏检概率高、检测性能较差,难以满足舰船安全航行要求。深度学习是一种智能化技术,将其应用到障碍物图像识别中可以提高图像信息筛选、计算和检测效率。本文介绍深度学习中的神经网络模型和卷积神经网络,以及深度学习在舰船前方障碍物图像识别中的检测方法。基于传统深度学习算法的不足,提出改进后的Faster R-CNN方法在障碍物图像识别中的应用,并通过对比实验进行论证,实验结果表明改进后的图像识别模型具备检测精度高的应用优势。     

横行霸道

<正>漂移:一种通过控制油门踏板来获得过度转向的天赋,它能够给人带来充满激情和互动的驾驶体验,但同时也意昧着缺少了一些精致的感觉。典型车型:迈凯伦公司生产的全新650S大概是为了让我们充分领略西班牙龙达的优美景色,前方的领航车像是一头服用了安定的大象,而在有些闷热的车内,旁边的乘客脸色煞白,像是随时都要呕吐。而我坐在仅比前车轮高一点的位置上,像是一头猎豹伺机穿越一群正在迁徙的大象(你知道,在非洲马赛马拉野生动物园,动物交通堵塞绝对是一件令人头疼的事情)……我眼睛不停地扫描前方的道路,抻着脖子在弯道之间寻找哪怕一丝的机会……等待似乎没有尽头,然而在我的坚持下,终于在前方还是闪出一线曙光——一个长长的左手弯,并且前方视野非常不错,将我手中的迈凯伦降至2挡,它没有片刻迟疑。带着比12C高出的79Nm扭矩,650S在加速时比预计粗鲁残暴了许多:全力变向、超车,安全入位之后才发现仅用了预计的三分之一路程。     

新闻

<正>大陆增强现实抬头显示器视野更宽更远大陆集团日前在其演示车上展示了一款称为增强现实抬头显示器(AR-HUD)的产品。汽车不仅首次结合现实情况给驾驶者"展示"了面前的危险,还以一种全新的方式"帮助"驾驶者进行调整以应对交通情况。通过在真实的外观视野中嵌入虚拟提示(增强),使驾驶者能够直觉式地识别前方道路情况。依靠此功能,AR-HUD远远领先于目前的抬头显示器。在未来的人机交互界面领域,它的地位     

将“性能”进行到底

<正>"性能"何为性能?在车的世界里,对性能车的定义就是花更多的钱甚至双倍的钱买到一台由厂方专制研发、外观看似相差无几、内在却截然不同的那么一台车。"性能"何为性能?在车的世界里对性能车的定义就是花更多的钱甚至双倍的钱买到一台由厂方专制研发外观看似相差无几内在却截然不同的那么一台车。第一个进入我们眼帘的也许有,大众GOLF GTI、福克斯ST、宝马135i等。确实,他们拥有一定的历史传承,甚至是每辆普通GOLF、福克斯、宝马1系的车主们追逐效仿的目标。随着我国乘用车越发的年轻化,对动力、外观能彰显自身个性的要求也逐渐体现,那么有没有一台车能拥     

开启左转向灯的含义

<正>1、提醒其他车辆,要向左车道并线或向左转弯(需要提前50米)。车辆并线需要提前开启转向灯,以提示周围车辆,周围车辆一定要礼让提前开启转向灯的车辆,保持好的心态礼让车辆,共同创造和谐交通。2、在双向单车道超越前方车辆时,提前50米提醒前方车辆及对向车辆,前车同意超车可以开启右转向灯,表示前方安全可以超越,并减速让行(让速不让道原则);当前方有危险时,前车也开启左转向灯,表示前方有情况请不要超越。(如前车正在超车时请不要超越)。