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高速公路速度摄像机飞行员计划| 2024状态报告
平均速度方法旨在将监视和执行区域扩展到一个细分市场，而不是标准点速度捕获系统。提出的方法包括沿着走廊或执行区内安装一系列摄像机。摄像机位于整个区域，每个相机位置，车辆和车牌都有时间戳记。一些供应商还将在每个执行点捕获点速度度量，作为次要措施。通过捕获每个相机的时间和它们之间的已知长度，将确定通过执行区的车辆速度的确定，并将其与已建立的速度阈值进行比较。从那里，如果车辆超速驾驶，并且应将发生的情况推进到审查过程中，则必须确定。
NightHawk AI-ISP 全彩摄像机配件
AI赋能关键ISP模块，如HDR、3DNR、RLTM（实时低延迟监控）、去马赛克等通过AI训练不断提升这些模块性能，突破传统ISP成像的“天花板”。
与X射线摄像机相关的多光谱监测数据在发夹的激光焊接期间
在当今的高性能电动发动机中，发夹技术用于提高效率。而不是由绕线线制成的定子，将较厚的铜销组装和焊接。由于表面污染，夹紧，定位或以前的切割过程，典型的焊缝失败，例如飞溅物，毛孔或连接不足。对于生产设施，它不足以识别有缺陷的焊缝；还需要进行分类以确定故障的原因并尽快纠正它们。在本研究的帮助下，在原位X射线摄影中评估了多光谱监测系统的能力。数据显示与蒸气毛细管的稳定性，焊接位置和飞溅形成的相关性。
自动安全执法 安全摄像头策略
州政府坚定地致力于在 2030 年前将西澳大利亚道路上死亡或重伤的人数减少 50-70%。作为“推动变革”的一部分，我们的“2020-2030 年西澳大利亚道路安全战略”已成为指导我们进行这一雄心勃勃的道路安全之旅的框架。虽然我们看到道路上重伤人数发生了积极变化，最新数据显示与前五年的平均水平相比减少了 7%，但死亡人数仍然保持不变。一直太高。我想结束道路上毫无意义的生命损失，但我们不能做同样的事情并期望不同的结果。这就是我很自豪地推出安全摄像头战略的原因。该战略为我们州如何有效和透明地使用安全摄像头来挽救道路上的生命提供了指导原则。
clft：用于语义分割的摄像头融合变压器自动驾驶
摘要 - 关于基于相机和LIDAR的语义对象细分的批判性研究，用于自动驾驶的批判性研究显着受益于深度学习的发展。具体来说，视觉变压器是一种新型的突破性，将多头注意机制成功地带入了计算机视觉应用。因此，我们提出了一个基于视觉变压器的网络，以进行摄像机范围融合，以应用于自动驾驶的语义分割。我们的提案在双向网络上使用视觉变压器的新型渐进式策略，然后将结果集成到变压器解码器层上的交叉融合策略中。与文献中的其他作品不同，我们的摄像头融合变压器在诸如雨水和低照明之类的挑战性条件下进行了评估，表现出良好的性能。本文以不同的方式报告了对车辆和人类类别的分割结果：仅相机，仅LIDAR-和摄像头融合。我们对也用于语义分割的其他网络执行相机融合式传输（CLFT）的相干控制的基准实验。实验旨在从两个角度独立地评估CLFT的能力：多模态传感器融合和骨干架构。定量评估表明，与完全跨跨性神经网络网络（FCN）摄像头 - LIDAR-LIDAR融合神经网络相比，我们的CLFT网络可在具有挑战性的暗湿条件下获得高达10％的改善。我们的完整代码可在线提供交互式演示和应用程序1。与变压器主链与网络形成鲜明对比，但使用单一模态输入，全周围的改进为5-10％。
bevcar：bev地图和对象分割的摄像机雷达融合
摘要 - 从鸟类的视图（BEV）角度来看，语义场景细分在促进移动机器人的计划和决策方面起着至关重要的作用。尽管最近仅视力的方法表现出了显着的性能进步，但它们通常在不利的照明条件下（例如降雨或夜间）挣扎。虽然主动传感器为这一挑战提供了解决方案，但激光雷达的高成本仍然是一个限制因素。将摄像机数据与汽车雷达融合起来是更便宜的替代方法，但在先前的研究中受到了较少的关注。在这项工作中，我们旨在通过引入Bevcar（一种新型的BEV对象和地图细分方法）来推动这一有希望的途径。我们方法的核心新颖性在于首先学习原始雷达数据的基于点的编码，然后将其利用以有效地将图像特征抬起到BEV空间中。我们对Nuscenes数据集进行了广泛的实验，并证明Bevcar优于当前的技术状态。此外，我们表明，合并雷达信息显着提高了挑战性环境条件中的鲁棒性，并提高了远处对象的细分性能。为了培养未来的研究，我们提供了实验中使用的Nuscenes数据集的天气拆分，以及http://bevcar.cs.uni-freiburg.de的代码和训练有素的模型。
双眼摄像机应用程序：视障
第二部分仍然保密，详细介绍了涉及Feedgy的PV温室试点系统的现实应用程序。本节提供了配备辐照传感器的实验设置。分析了自2024年2月以来收集的数据，以了解温室内的辐照行为。开发了一种基本的辐照模型，称为组成模型。该模型使用简化的光学，物理和几何系数结合了用于扩散辐照度的光学VF模型与直接辐照模型。模型验证和对实验数据的分析表明，该模型可以有效地执行，尤其是在阴天天数，显示内部和外部辐照行为之间的线性相关性很强。尽管具有简单性和效率，但由于试验系统和数据质量的限制，该模型仍存在局限性。尽管如此，它为APV市场中目前普遍存在的更复杂和计算密集的方法提供了一种有希望的替代方法。
机器学习技术适用于基于光摄像学信号
摘要 - 芳香剂股骨脉冲波速度（CF-PWV）是对动脉刚度的金标准测量，该测量已被认为是有效的心血管疾病（CVD）风险生物标志物。尽管可靠且准确，但是测量CF-PWV的参考方法是耗时的，需要合格的从业者的干预。Photoplethysmography（PPG）是一种非侵入性成本效益的技术，其中包含有关心血管系统的各种信息。本文旨在通过PPG脉冲波分析来探索估计CF-PWV的潜力，以进行大规模的CVD风险筛查。我们的工作包括涉及两个机器学习模型和各种传感器位置的比较分析。基于从silico ppg信号中提取的基准点及其衍生物作为XGBoost和支持向量回归（SVR）模型的输入的一组功能。这些模型在模拟传感器位置上进行了训练，在不同的噪声水平上进行了评估，与以前的研究相比，具有可比性或优越的性能。该提出的方法可在低功率嵌入式处理器上部署。浅表颞动脉位置的信号表现出最佳性能，其R²为1.00，根平方误差（RMSE）为0.13。PPG信号与所提出的方法相结合，尤其是在使用表面颞动脉信号时，尤其是在使用表面上的PWV估计的潜力。我们的结果为所述方法的未来体内验证铺平了道路。索引术语 - 绘画学，机器学习，脉冲年龄，脉冲波速度
速率：带有事件摄像机的实时异步跟踪
摘要 - 基于视觉的自定位是一种至关重要的技术，用于在GPS剥夺环境中实现自主机器人导航。但是，标准帧摄像机会受到运动模糊的影响，并且动态范围有限。这项研究着重于使用基于事件的摄像机进行自定义的有效特征跟踪。这样的摄像机不提供环境的常规快照，而是异步收集与每个像素中每个像素中一小部分照明的事件，从而解决了在快速运动和高动态范围内运动模糊问题的问题。特别是，我们提出了一个基于连续的实时异步性异步跟踪管道，名为速率。此管道集成了（i）使用活动事件表面的时间切片连续初始化跟踪器，以及（ii）带有建议的“跟踪管理器”的跟踪器节点，由基于网格的分销商组成，以减少冗余跟踪器并删除差质量差的质量。使用公共数据集进行评估表明，我们的方法保持了稳定的跟踪功能，并且与仅限的事件跟踪方法相比，在维护甚至改进跟踪准确性的同时，进行实时跟踪有效。我们的ROS实施以开放源为：https：//github.com/mikihiroikura/rate
俄勒冈技术政策 OIT-30-008 安全摄像头
负责办公室：REMS 联系电话：541-885-0130 联系电子邮件：REMS@oit.edu 修订日期：08/1/24 俄勒冈理工学院政策 OIT-30-008 安全摄像头 - 临时 1. 政策声明 俄勒冈理工学院在校园部署安全摄像头以促进合法的公共安全和安全利益，包括但不限于：ƒ 保障人类生命；ƒ 保护大学拥有、占用或控制的建筑物；ƒ 调查犯罪活动；ƒ 调查涉嫌不当行为，无论是否上升到刑事犯罪的程度；ƒ 监控对大学控制设施的访问；ƒ 验证火灾、生命安全和安全警报；ƒ 快速应对紧急情况；以及 ƒ 保持对校园活动和事件的态势感知。俄勒冈理工学院安全摄像头的主要目的是加强校园社区的安全，同时承认和保护个人隐私和言论自由。为此，大学将确保根据本政策和其他相关大学政策以及适用的联邦和州法律，以专业、合乎道德和合法的方式使用安全摄像头。 2. 政策/目的的原因本政策旨在创建一个治理和管理框架，指导大学在整个组织内使用安全摄像头。 3. 适用性/范围本政策适用于在俄勒冈理工学院场所或财产上的任何个人，包括但不限于学生和家长、员工、访客、志愿者、承包商和合作者（统称为俄勒冈理工学院社区）。 4. 定义授权用户：任何由安全技术管理员授权对安全摄像头数据进行持续查看的俄勒冈理工学院附属个人。私人空间：个人具有合理隐私期望的任何空间，包括但不限于住宅生活区、浴室、淋浴区、更衣室和用于医疗、身体或心理健康治疗的房间。