Apr, 2022

道路物体检测系统数据处理管道的预研：构建更安全的道路基础设施

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TL;DR通过调查瑞典的路面安全问题、实现数据处理管道数据提交、检测道路危险物体的目标和传感器、解决算法设计方面的问题，本文旨在实现可扩展的便于安全路面基础设施和瑞典的零视觉计划的路侧物体检测系统。
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发现论文，激发创造
  • 利用深度学习的实时交通监控事故检测

    本论文提出了一种在交通监控应用中实现交通事故检测的高效框架，包括基于 YOLOv4 方法的准确物体检测、基于 Kalman 滤波器以及匈牙利算法的对象跟踪，以及轨迹冲突分析的事故检测，并且用于真实交通视频数据的实验结果证明了该方法的实时应用的可行性。

    Aug, 2022

  • 自动驾驶鲁棒路侧感知：基于合成数据的无需标注策略

    本文提出了一种新方法来解决道路感知系统中数据不足的问题，即使用增强现实和生成对抗网络来创建合成训练数据集，从而训练鲁棒性较高、适应性更强的道路感知检测器。在两个路口的实验中，我们的实验表明，使用合成数据仅仅作为训练集的检测器可以在所有条件下获得良好的性能，并且在恶劣的条件下，使用标记数据训练的已有检测器的性能可以通过合成数据得到提升。

    Jun, 2023

  • 用于自动驾驶应用的智能路边基础设施传感器质量评估框架

    通过对不同类型传感器的定量质量评估，该研究为未来的智能交通基础设施传感器提出了一种多模式框架，有效地用于 ITS-S 应用中。

    Apr, 2023

  • 自动驾驶汽车路边感知评估：基于实地测试的见解

    该研究提出了一种综合评估方法，旨在评估道路边缘感知系统的性能，通过采用实际场景测试，对不同系统的性能进行了深入比较分析，为标准化评估方法的发展提供了关键见解，并增强了自动驾驶车辆的道路感知系统开发和部署的效果。

    Jan, 2024

  • 面向基于视觉的道路边缘三维物体检测的场景泛化

    该研究论文提出了一种名为 SGV3D 的创新道路边缘 3D 物体检测方案，通过背景抑制模块（BSM）减少视觉中心流程中的背景过拟合问题，并利用半监督数据生成流程（SSDG）利用新场景中的未标记图像生成具有不同摄像机姿态的多样化实例前景，从而提高了在新场景中的检测准确性。

    Jan, 2024

  • 半自动化的角落案例检测和评估流程

    为了证明自动驾驶汽车可以安全、稳健地处理多种不同情况的交通，提出了一个通过 KI Absicherung 本体论将集体专家知识描述转化为场景和情境来提取自动驾驶数据集中的极端案例，并评估检测网络性能的流程。

    May, 2023

  • AI 在道路上：智慧城市中交通事故和事故检测系统的综合分析

    该研究综合分析了美国不同地区的交通事故，并提出了一个使用交通监控摄像头和动作识别系统进行事故检测和交通分析的框架，将该框架与紧急服务整合，以提高交通事故的响应效率并减少人为错误。此外，研究还探讨了智能交通事故检测系统在智能城市中的应用，旨在改善交通管理和减少交通事故的严重程度。

    Jul, 2023

  • 基于预测的公路碰撞风险评估的可达性分析

    本文介绍了一种基于预测的高速公路碰撞风险评估方法，利用点动态系统建立了双向概率分布运动的随机正向可达集，提出了加速度预测模型，以及对车辆状态进行推广的多模态概率加速度分布和碰撞概率计算方法，模拟结果表明该预测模型在车辆位置误差方面具有优秀的性能，该碰撞检测方法在切入事件中识别碰撞的能力敏捷且有效。

    May, 2022

  • 使用视觉和车辆传感器进行驾驶员行为分析的调查

    通过使用传感器和智能车载系统，评估驾驶员行为的研究可以提高驾驶体验和道路安全。本文研究了使用视觉和车载数据分析驾驶员行为的各种技术，并提供了该领域最新研究的概述，同时讨论了面临的挑战和未解决的问题，并为未来的研究提出了潜在建议。综述得出结论，整合视觉和车载信息可以显著提高驾驶员行为分析的准确性和有效性，从而提高安全措施并减少交通事故。

    Aug, 2023

  • 易受伤的道路用户侦测与安全增强：一项综合调查

    本研究综述了当前弱势道路用户安全技术的最新进展，重点涉及弱势道路用户交通事故、通信网络、传感器数据质量和相关数据集，以及弱势道路用户安全技术的进展和需求领域。

    May, 2024