XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System坑洼
识别坑洼和维修成本...
道路是重要的运输方式，占90％的旅客交通。发展中国家面临的主要问题是维护道路。我们知道，印度的大多数道路都很狭窄，表面质量较差，道路的维护却不令人满意。由于道路的维护和维修不佳，导致了坑洼的创造。根据自动化协会的调查，道路事故的主要原因之一是坑洼。当驾驶员降低车辆速度时，碰撞的机会很高。道路为经济发展做出了至关重要的贡献，并带来了重要的社会利益。为了使国家发展和发展至关重要。道路开放了更多的领域并刺激经济和社会发展。出于这些原因，道路基础设施是所有公共资产中最重要的。然而，由于道路上反复的负载和风化，可能会引起坑洼，从而严重影响人类的生活。坑洼是道路表面的结构性故障，原因是由于土壤结构中存在水以及经过影响区域的交通流量。每年，人类在印度道路上损失了超过一万卢比的生活，而由于道路上的坑洼而导致的事故比例非常重要。在雨季，问题加剧了。事故主要是由于雨季中水覆盖了坑洼。坑洼被描述为对道路的表面损害。如果在开车时实时检测到这些坑洼，它将有助于车辆驾驶员避免它们，从而避开近乎危险。通常，由于天气和运输，它会随着时间的流逝而增长。
通过自动测速设计和检测坑洼
该项目的主要目的是自动控制城市和禁区（如学校、公园、医院和限速区等）内任何车辆的超速。如今，世界上所有人都没有自制力。高速驾驶车辆的人。所以警察无法监控这些东西。坑洼检测系统是一种旨在警告驾驶员道路上状况不佳和坑洼的系统。该系统由传感器（超声波传感器）组成，可检测坑洼和所需的网络连接。将进行调查并将数据存储在可更新的云端。用户可以在 Google 地图上看到坑洼位置，这有助于避开坑洼。控制器会比较车速，如果超过限速，控制器会提醒驾驶员，并自动采取行动。
PotholeGuard：一种基于点云语义分割的坑洼检测方法
摘要 — 坑洼检测对于道路安全和维护至关重要，传统上依赖于 2D 图像分割。然而，现有的 3D 语义坑洼分割研究往往忽略点云稀疏性，导致局部特征捕获和分割精度不理想。我们的研究提出了一种创新的基于点云的坑洼分割架构。我们的模型有效地识别隐藏特征并使用反馈机制来增强局部特征，改善特征呈现。我们引入了一个局部关系学习模块来理解局部形状关系，增强了结构洞察力。此外，我们提出了一种轻量级自适应结构，用于使用 K 最近邻算法细化局部点特征，解决点云密度差异和域选择问题。共享 MLP 池化被集成以学习深度聚合特征，促进语义数据探索和分割指导。在三个公共数据集上进行的大量实验证实了 PotholeGuard 优于最先进方法的性能。我们的方法为稳健而准确的 3D 坑洼分割提供了一种有前途的解决方案，可应用于道路维护和安全。索引词——坑洼、点云、语义分割、计算机视觉
使用AI驱动的坑洼检测增强自动驾驶安全性
虽然自动驾驶汽车（AV）正在成为一种可行的运输方式，但它们仍然面临感知，环境检测和实时决策的挑战。一个重要的问题是检测坑洼，这构成了安全性和可靠性问题。当前的AV传感器提供基本的解决方案，但缺乏可靠性，尤其是对于装满雨水或不同照明条件下的坑洼。我们旨在解决这些局限性，并通过利用深度学习技术进行实时坑洼检测来提高AV及其乘客的安全。
160 可靠性感知车辆众包感知系统...
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率，还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中，我们提出了一种基于智能手机的系统，该系统能够精确估计坑洼的长度和深度，并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓，并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异，构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法，称为可靠性自适应真相发现（RATD）。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明，所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓，并且与流行的数据聚合方法相比，RATD 算法显著提高了轮廓精度。
160 一种可靠性感知的车辆众包感知系统...
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率，还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中，我们提出了一种基于智能手机的系统，该系统能够精确估计坑洼的长度和深度，并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓，并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异，构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法，称为可靠性自适应真相发现（RATD）。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明，所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓，并且与流行的数据聚合方法相比，RATD 算法显著提高了轮廓绘制的准确性。
使用仪表板
摘要 - 坑洼是道路基础上的一个常见问题，可能导致事故，车辆损坏和交通拥堵。近年来，随着车辆仪表板的可用性越来越多，人们对使用它们自动检测和报告道路上的坑洼越来越兴趣。本文提出了使用仪表板摄像机检测孔洞检测方法的方法，该方法涉及捕获道路的录像并使用计算机视觉技术对其进行处理。所提出的方法结合了图像处理算法和机器学习技术的组合来检测和对视频流进行分类。算法首先从视频中提取框架，并应用预处理步骤来增强图像的对比度。然后，它使用边缘检测和纹理分析技术来识别可能包含坑洼的区域。使用深度学习模型将这些区域进一步处理，以将其分类为坑洼或非坑洼。实验结果表明，所提出的方法可以以高精度和召回率实时准确地检测坑洼。该方法还对从不同仪表板捕获的大量数据集进行了测试，并且发现对不同的照明和天气状况非常强大。所提出的方法有可能为孔洞检测提供低成本和高效的解决方案，并可以集成到现有的仪表板摄像头系统中。然后，该系统可以提醒驾驶员的存在，并帮助道路维护当局在造成事故或损坏车辆之前快速识别和修复坑洼。
基于物联网的无线监视机器人
2，3，4，5学生，计算机工程，辛哈加德工程学院，康德瓦，浦那，马哈拉斯特拉邦，印度摘要：在自动驾驶汽车技术的快速发展中，确保道路安全仍然是最重要的挑战。有效检测车道和潜在危害，包括断路器和坑洼，对于安全的自动驾驶至关重要。在这项研究中，我们使用Yolov4 Tiny（一种最先进的对象检测算法和计算机视觉技术）介绍了创新的车道，断路器和坑洼检测系统（LSPDS）。我们的系统集成了计算机视觉和机器学习技术，以分析道路状况。通过采用相机传感器，我们捕获了道路场景并应用图像处理算法以识别车道，速度断路器和坑洼。此外，该系统还将壁垒合并用于用户身份验证和SMS服务以实时警报。Yolov4 Tiny用于在捕获的图像中准确检测和分类这些特征，从而增强了自动驾驶汽车的感知能力。这项研究通过同时解决车道检测，快速检测和坑洼检测来有助于提高自动驾驶系统的道路安全性。关键字：道路安全，速度断路器，坑洼，车道检测，Yolov4 Tiny，CNN，计算机视觉。
