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SVLO-ST 激光辐照检测系统，带有...
- 确定水平平面中激光源的方向 - （30±5）°。- 带有Plo st Laser探测器输入窗口的激光脉冲的辐照范围 - 从3·10 -9 J/cm 2到3·10 -5 J/cm 2。- 打开 - 1 s后SVLO-St系统的热身时间。 - 工作温度范围 - 从减去40°到 + 60°。- 在税务模式下24 V的标称电压下的功耗不超过5 W，在手榴弹射击模式下 - 不超过120 W-尺寸：PLO ST - 最大Ø220×160 mm指示和控制面板PU - 最大160×160×130×70mm启动器 - 最大最大280 mm
Elsight的Halo是由日本最大的无人机制造商ACSL选为其BVLOS通信平台的无人机
elsight（ASX：ELS）Elsight的（www.elsight.com）旗舰产品The Halo使用基于AI的基于AI的多链接键合，为无人机和其他无人系统提供最强大的连接。通过添加用卫星和RF通信汇总的蜂窝通信，Halo可靠99.99％，并且确保了网络。，即使在最具挑战性的固定，便携式或积极移动的情境要求的领域，Halo即使在少于100克卡或盒装地面版本的选项中也提供了连续的连接性。Elsight的产品服务于许多垂直市场，利用无人机和UAS技术，包括军事，HLS，公共安全，交付，医疗，石油和天然气，公用事业，检查，监视等。Elsight成立于2009年。
在BVLOS
1 Harokopio University，17778雅典，希腊雅典的信息学和远程信息学系； gdimitra@hua.gr（G.D.）; varlamis@hua.gr（i.v.） 2电气工程系，媒体和计算机科学系，应用科学大学Amberg-Weiden，92224，德国Amberg； p.purucker@oth-aw.de（p.p. ）; a.hoess@oth-aw.de（A.H.）3 Anywi Technologies BV，2312 NR Leiden，荷兰； morten.larsen@anywi.com 4 Embraer Research and Technology Europe欧洲S.A.，2615-315 Alverca do Ribatejo，葡萄牙； rjreis@embraer.fr 5信号处理和系统，微电子学系，电气工程学院，数学和计算机科学学院，代尔夫特技术大学，2628 CD DELFT，荷兰； r.t.rajan@tudelft.nl 6 Cister - 实时嵌入式计算系统的研究中心，葡萄牙Porto 4200-135； sdp@isep.ipp.pt 7荷兰航空中心，荷兰阿姆斯特丹1059厘米； Jan-floris.boer@nlr.nl 8信息技术（ITML），希腊雅典11525； prodosthenous@itml.com.cy *通信：politie@hua.gr1 Harokopio University，17778雅典，希腊雅典的信息学和远程信息学系； gdimitra@hua.gr（G.D.）; varlamis@hua.gr（i.v.）2电气工程系，媒体和计算机科学系，应用科学大学Amberg-Weiden，92224，德国Amberg； p.purucker@oth-aw.de（p.p. ）; a.hoess@oth-aw.de（A.H.）3 Anywi Technologies BV，2312 NR Leiden，荷兰； morten.larsen@anywi.com 4 Embraer Research and Technology Europe欧洲S.A.，2615-315 Alverca do Ribatejo，葡萄牙； rjreis@embraer.fr 5信号处理和系统，微电子学系，电气工程学院，数学和计算机科学学院，代尔夫特技术大学，2628 CD DELFT，荷兰； r.t.rajan@tudelft.nl 6 Cister - 实时嵌入式计算系统的研究中心，葡萄牙Porto 4200-135； sdp@isep.ipp.pt 7荷兰航空中心，荷兰阿姆斯特丹1059厘米； Jan-floris.boer@nlr.nl 8信息技术（ITML），希腊雅典11525； prodosthenous@itml.com.cy *通信：politie@hua.gr2电气工程系，媒体和计算机科学系，应用科学大学Amberg-Weiden，92224，德国Amberg； p.purucker@oth-aw.de（p.p.）; a.hoess@oth-aw.de（A.H.）3 Anywi Technologies BV，2312 NR Leiden，荷兰； morten.larsen@anywi.com 4 Embraer Research and Technology Europe欧洲S.A.，2615-315 Alverca do Ribatejo，葡萄牙； rjreis@embraer.fr 5信号处理和系统，微电子学系，电气工程学院，数学和计算机科学学院，代尔夫特技术大学，2628 CD DELFT，荷兰； r.t.rajan@tudelft.nl 6 Cister - 实时嵌入式计算系统的研究中心，葡萄牙Porto 4200-135； sdp@isep.ipp.pt 7荷兰航空中心，荷兰阿姆斯特丹1059厘米； Jan-floris.boer@nlr.nl 8信息技术（ITML），希腊雅典11525； prodosthenous@itml.com.cy *通信：politie@hua.gr
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
