高速公路异常事件检测中的目标检测和主体识别算法

针对高速公路监控中心需要轮询查看大量视频的繁琐任务及人员消耗,文章提出了基于人工智能计算机视觉的高速公路事件检测方法。该方法针对传统检测无法判断事件主体是否为工程养护车辆和工作人员的情况,制作了工程养护车辆和工作人员的数据集,采用yolox网络结构作为基础,在网络结构中增加目标识别头,同时对人和车辆进行检测和识别。经实际应用后表明,该方法检测效果优于对比组,可有效检测和识别社会车辆和工程养护车辆、普通行人和工作人员。     

重点要“稳” 采埃孚自动驾驶目标锁定L2+和L4

"现在市场上有些系统,让你在驾驶过程中,明显的感觉到车身的摆动,说明它们的车道保持不好。这样会影响驾驶者的驾驶体验。对我们而言,度量级别不重要,重点是稳!"——采埃孚全球CEO沃夫翰宁·施艾德回顾过去三年所经历的CES展会,整个自动驾驶行业一直长期处于亢奋状态。从L2-L5级别,只要你想似乎都能找到相对应的产品以及解决方案。仿佛大家之间正进行一场不言而喻的军备竞赛。远的不说,单说采埃孚本身,2017年第一次亮相并现场与百度合作上车的ProAI至今历历在目。随后两年,ProAI的型号一年比一年高,性能也逐代强悍。     

上海智慧高速公路建设与发展探讨

作为智能交通系统在高速公路领域的延伸,智慧高速公路的建设是实现"交通强国"的重要基础。从国内外智慧公路发展现状出发,结合上海市高速公路信息化发展现状,提出智慧高速公路建设与发展总体设想。明确其发展的愿景目标,制定分阶段、分项规划目标,基于目标设计一套符合上海特点的总体架构,总体思路为"1112N",1套实现高速公路全域、全量、全时、全要素的全息感知体系,1张"有线骨干网+5G无线"相融合的多元互补网络,1个跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的云数据中心,面向高速公路路网级和高速公路路段级的2级应用平台,针对管控、养护、应急、收费、车路协同、出行服务等N个高速公路业务应用。最后,根据上海市智慧高速总体架构,提出智慧设施、智慧决策、智慧管控、智慧服务及基础配套类等五大任务,对应各类任务提出15项细化建设任务,并对建设内容进行详细解析。     

从5.4GW到0.7GW，德国近三年新增陆上风电装机量大跳水

2019年12月德国环保智库Agora表示,2020年德国风机和太阳能组件的安装速度放缓,可能会使该国的碳减排目标面临风险。2017年、2018年、2019年德国陆上风电新增装机量分别为5 334MW,2 402MW和700MW,呈断崖式下滑。据Agora估计,2019年德国新增陆上风电装机量达700MW,是20年来的最低水平。     

海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计

图像多通道并行传输具有数据流以及数据量大的特点,传统的传输系统在图像多通道并行传输中常出现目标图像数据丢失现象,为解决这一问题,对海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计。系统硬件主要包括核心处理器、电源模块、传输模块和图像采集模块,其中核心处理器主要调整系统的运行频率,并采集船舶航信信号;电源模块是为海上船舶目标图像多通道并行传输系统提供各个直流电平;传输模块主要实现目标图像数据通信;图像采集模块主要采集海上船舶目标图像数据。系统软件部分主要对硬件采集到的信息滤波处理,对多目标图像分类识别,以此完成海上船舶目标图像多通道并行传输。实验结果表明,传统系统比此次设计系统出现目标图像数据丢失数量多,本文设计有效解决了目标图像数据丢失的现象。     

基于机器学习的毫米波雷达车辆目标检测

为了提高毫米波雷达对前方车辆检测的准确性,本文提出一种基于机器学习的前方车辆检测方法。结果表明,该方法满足智能客车环境感知系统对于实时性和准确性的要求。     

全国道路运输标准化技术委员会成立

<正>3月15日,全国道路运输标准化技术委员会成立大会在重庆召开。国家标准化管理委员会、交通运输部科技司、交通运输部道路运输司、交通运输部公路科学研究院相关科研管理人员以及来自全国各地的行业管理机构、客货运输企业、生产企业、科研院所、高等院校和行业协会等有关单位的代表出席了大会。     

基于克隆选择优化的多船转向避碰决策

基于船舶碰撞危险度计算模型,在多船会遇态势下,利用克隆选择优化算法,本文提出一种最优转向避碰幅度计算方法。确定了最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)、两船距离、相对方位、船速比5个主要因素的隶属度函数,并考虑航行区域状况、能见度情况和船舶的操纵性能等对船舶碰撞危险度的隶属度函数修正。基于船舶碰撞危险度和航程损失的多目标函数优化,通过分克隆选择优化算法,在《国际海上避碰规则》约束的可行域空间内,获取全局范围内的最优解。仿真结果表明克隆选择优化算法对于处理多船会遇态势下的让路船转向避碰决策的有效性。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。