MMNov, 2016

导航规则派生：一种用于确定交通标志对道路网络影响的算法

PDF
TL;DR本文介绍一种基于已检测和分类的交通标志解释的算法，用于构建带有交通规则的道路网络地图，以有助于商业导航系统的自动制图。我们的解决方案基于模拟沿着道路网络的导航，在每个感兴趣的点确定标志的可见性及其对道路的影响。我们在一个小的城市网络中测试了我们的方法，并讨论了泛化支持更复杂环境的各种方法。
road network maptraffic rulesnavigation systemstraffic signsalgorithm
发现论文，激发创造
  • FlowMap: 交通流量下无人驾驶车辆的路径生成

    本文提出了一种基于交通流的路径生成框架 FlowMap，该框架可以为自动驾驶车辆生成人类模拟路径，并且可以在不使用高精度地图的情况下应对超级复杂的十字路口。

    May, 2023

  • 地图学习：自动驾驶的视觉常识

    本文提出了一种基于车载摄像头图像的道路布局推断模型，同时构建了一个路况数据集，可以将导航地图的元数据与 Google 街景图像匹配以提供标签，并利用深度卷积网络训练该模型，结果表明该方法可用于提升基础设施安全性。

    Nov, 2016

  • 道路网络生成器：基于 GPS 数据绘制施工地点道路图

    采用 GPS 轨迹推断方法，构建地图上的道路施工现场。该方法通过识别道路网中的交叉口，将它们连接为边缘，并产生一个图形，用于规划和任务分配。在挪威的一个实际施工现场展示了该方法的有效性。

    Feb, 2024

  • 智能交通信号控制算法的比较研究

    本文研究了一种通过马尔可夫决策过程和强化学习算法来优化交通信号控制的方法，使用模拟软件 SUMO 模拟了一个城市交叉口，讨论了循环调度器，反馈控制机制和深度 Q 网络等不同策略及其对交通流的影响，最终在班加罗尔的一个真实交叉口进行了测试验证。

    Sep, 2021

  • 利用关联局部动态地图的遮挡风险交叉警告系统

    本文介绍了一种用于交通场景风险评估的方法，主要关注可视性受限的路口场景。通过使用局部动态地图进行光线投射以获得视野区域，识别存在潜在风险的场景实体并进行碰撞风险评估，得出用于评估驾驶人行为的风险指标，并通过实际场景验证其有效性。

    Mar, 2023

  • 现实道路场景中的交通标志解读

    我们提出了一个交通标志解释（TSI）任务，旨在将全局语义相关的交通标志（例如驾驶指令相关的文本、符号和指引面板）翻译成自然语言，为自动驾驶或辅助驾驶提供准确的指导支持。同时，我们设计了一个多任务学习架构来完成 TSI，负责检测和识别各种交通标志，并将其解释成类似人类的自然语言。在中国公路和城市道路的真实场景图像上进行的实验表明，即使标志之间存在复杂的语义逻辑，TSI 任务也是可实现的，而 TSI-CN 数据集和 TSI 架构的源代码将在修订过程后公开发布。

    Nov, 2023

  • 下一代交通监控：AI 辅助的移动交通违规检测系统

    利用计算机视觉和机器学习的方法，本研究论文展示了如何创建强大的算法以识别不同的交通违规行为，包括闯红灯、非法使用紧急车道、违反车距规定、违反斑马线法规、非法停车和停在斑马线上。通过使用在线交通录像和车载摄像头，本研究应用 YOLOv5 算法的检测模块来识别交通参与者，如汽车、行人和交通标志，以及 strongSORT 算法进行连续帧间追踪。进一步，通过多个离散算法分析交通参与者的行为和轨迹来检测交通违规行为，同时，识别模块提取车辆 ID 信息（如车牌号），生成违规通知并发送给相关部门。

    Nov, 2023

  • 从部分观测中学习预测导航模式

    本文介绍了第一种基于自我监督学习方法来学习从局部观测中推断全局导航模式的方法，并通过使用几何数据增强、预测世界建模和信息理论正则化器等技术，可以预测局部方向软通道概率场，并且可以通过拟合局部方向软通道概率场中的最大似然图来推断全局导航模式，并且实验证明该方法优于现有的两种监督式车道图预测模型。

    Apr, 2023

  • 交通网络路径规划

    该研究论文调查了交通网络路线规划算法的最新进展，重点介绍了处理道路网络和公共交通网络的不同方法，以及其对查询时间、空间要求和预处理等方面的不同权衡，提出了多模态路径规划问题的近似解决方案。

    Apr, 2015

  • 利用人工智能发现的街景模式可视化路线

    街道级视觉外观、地理可视化界面、语义潜在向量、空间图像模式和驾驶路径规划器是这篇论文的关键词。该论文研究了将街道级视觉外观整合到地理可视化界面（例如地图服务）以规划驾驶路径的新型可视化任务，并提出了多项新的贡献，并通过 VivaRoutes 交互式可视化原型展示了这些发现模式如何帮助用户有效和交互地探索多条路径，并通过用户研究评估了 VivaRoutes 的实用性和效用。

    Mar, 2024