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统一端到端 V2X 协作自动驾驶
V2X 合作是促进自动驾驶技术发展的关键方法之一，本文引入了 UniE2EV2X 框架，它通过融合车辆和基础设施的传感器数据，集成关键的驾驶模块，采用可变形的注意力数据融合策略，显著提升事故预测的准确性和端到端感知能力，解决了现有研究主要集
PDF2 months ago
通过跨公司的转移学习方法预测卡车司机对安全氛围的感知与货车事故
通过预训练然后微调迁移学习方法和深度神经网络算法，利用来自多家卡车公司的数据进行神经网络模型训练，以更准确地预测事故风险，从而提高卡车行业的安全性和可持续性。
PDF5 months ago
CrashFormer：预测事故风险的多模态架构
减少交通事故是全球公共安全的关键问题。该研究提出了一种名为 CrashFormer 的多模态架构，利用综合的输入数据，包括事故历史记录、天气信息、地图图像和人口统计信息来预测未来事故的风险，并在实验证明其在稀疏输入数据情况下的表现优于其他顺
PDF5 months ago
DeepAccident: V2X 自动驾驶运动与事故预测基准
本文提出了 DeepAccident 数据集，据此可以直接评估不同自动驾驶算法的事故预测能力，这个数据集包含了多种真实世界中常见的事故场景，并提供了可用于感知和预测任务的多视角数据，并展示了基于 V2X 的运动和事故预测任务及 3D 物体检
PDFa year ago
预测交通事故的强化学习
提出在自动驾驶的过程中采用双演员和规范化评论家 (DARC) 方法进行早期事故预测，该方法基于强化学习模型，可以提高事故预测的精度和提前量，从而显著提高自动驾驶的安全性。
PDF2 years ago
驾驶场景中的行为意向预测：一项综述
Behavioral Intention Prediction 技术在预测未来行为方面具有重要应用价值，本文探讨了 BIP-conditioned prediction 任务中各个方面的差异，并提出了未来研究方向。
PDF2 years ago
使用人工智能预防车祸
通过使用机器学习技术，结合交通事故和气象数据，该研究旨在预测交通事故的严重程度并减少交通事故。
PDF2 years ago
DADA-2000: 驾驶员专注度能否预测驾驶事故？通过基准测试分析
本文提出了一个新的基于驾驶员目光追踪和车祸注释的视频基准测试集（DADA-2000），涵盖了 54 种不同类型的车祸，可以更全面地预测即将发生的事故。
PDF5 years ago