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World File Search System交通标志
设施工作申请指南 - 美国陆军驻地
DPW 提供有限的标志制作和安装服务。客户向 DPW 工作接待处提交一份备案备忘录 (MFR)，其中包含以下标志的详细信息：单位/设施标志、交通标志、建筑编号、禁区标志、入侵检测系统、消防标志 4 和残疾人停车位。MFR 必须包括所需标志的位置、类型和数量以及联系点信息。
评估模拟物理条件的图像到图像翻译技术
摘要 - 交通迹象对于向驾驶员提供重要信息，确保其安全并帮助他们遵守道路规则至关重要。对象检测算法（例如您只看一次（YOLO））在自动驾驶汽车中使用来监视交通标志信息。但是，大多数对象检测研究都集中在识别交通标志而不是其身体状况上。现有数据集的一个主要问题是缺乏有关培训损坏的流量标志的数据，这可能会对对象检测算法的性能产生不利影响。为了解决这个问题，我们的论文全面审查了图像到图像（I2i）算法，以修改现有的流量标志图像以展示不同的身份状态（正常和损坏）。我们使用最先进的图像式图像翻译技术，UNET视觉变压器周期符合生成对抗网络（UVCGAN）V2和能量引导的随机微分方程（EGSDE）进行实验进行实验。使用Fréchet成立距离（FID）和并排图像比较评估我们的实验结果。我们分析并讨论可能的和未来的改进。关键字 - 流量标志检测，图像生成，图像 - to-Image（I2i），生成对抗网络（GAN），循环生成对抗网络（Cyclegan），扩散模型
原创研究论文 一种用于安全的智能自适应巡航控制的新型系统架构
自适应巡航控制 (ACC) 遵循自动驾驶汽车的工业和安全标准，是现代车辆中广泛使用的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能。ACC 目前可根据驾驶员的期望速度值来控制速度。本研究介绍了一项重大进步：智能自适应巡航控制 (IACC) 功能，同时开发了一种控制系统架构，通过将其集成到自动驾驶汽车中，该架构有望在科学、经济和社会层面做出显著贡献。该设计融合了交通标志和限速识别 (TSLR)、ADAS 功能和全球定位系统 (GPS) 数据等关键元素，主要通过这些支持功能增强驾驶员安全性。主要重点是设计一个可容纳这些新功能以确保安全驾驶的系统架构。IACC 系统架构的创建采用基于模型的系统工程 (MBSE) 的方法。通过这种 MBSE 方法，我们制作了系统级图表，并系统地解决了安全问题。我们设计了几种方案来评估贡献，随后进行了测试和分析。该架构特别强调 IACC 的安全方面。利用 TSLR 功能，系统可以解读交通标志并从外部来源获取限速数据，防止车辆速度超过规定限速。将设定速度值与限速进行比较，确保遵守安全参数。在这种情况下，系统利用 GPS 数据识别前方车辆，增强了在蜿蜒道路上的驾驶员支持。与其他自适应巡航控制概念相比，这种方法显著提高了 IACC 功能的可靠性，尤其是在安全灵敏度方面。
TRMM 第 2 卷 - GOV.UK
1.1 日常维护管理 1.2 应急程序 1.3 小型车道维修 1.4 人行道和自行车道 1.5 盖板、格栅、框架和箱体 1.6 路缘石、边缘和预制渠道 1.7 公路排水 1.8 高速公路通信设施 1.9 路堤和路堑 1.10 草地 1.11 树篱和树木 1.12 清扫和清洁 1.13 安全围栏和护栏 1.14 围栏、墙壁、屏障和环境屏障 1.15 道路钉 1.16 道路标记 1.17 道路交通标志 1.18 道路交通信号 1.19 道路照明
新的Nissan Qashqai
[1]您有责任保持警惕，安全开车并始终控制车辆。驾驶员辅助功能具有速度和其他局限性，不应仅依靠。有关更多信息，请参阅所有者手册或访问www.nissan.co.uk/techterms。[2]功能可根据版本的标准或仅作为选项（以额外的费用）可用。[3]在有限的车辆范围内提供Propilot辅助。Propilot Assist是一种先进的驾驶员辅助技术，但不能防止碰撞。Propilot辅助旨在仅用于“眼睛/手”，仅用于高速公路（被障碍物隔开）。驾驶员应监视所有交通标志并遵守交通法律。驾驶员有责任保持警惕，安全驾驶并随时保持对车辆的控制。
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁
城市工程师交通住宅计划审查清单
展示与公共街的Alley连接，喊出街道的名称和通行权宽度。提供小巷车道进近宽度，半径和路面类型。召集拟议的小巷车道方法的边缘之间的距离，以最接近物业线。如果巷道车道进路半径正在侵占，则没有提供侵占地段的反对信。如果需要涵洞（在开放式沟渠中），请呼叫涵洞长度，类型和直径。将涵洞的长度与车道宽度相匹配，并在涵洞的入口和出口上安装头壁。显示人行道（现有或建议的）以及所有现有的条件权条件（动力极，盖伊电线，入口，消防栓，交通标志等）
