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World File Search System坑洼
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。
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
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。