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World File Search System标志识别
自动驾驶汽车的道路标志识别
摘要讨论了一个旨在创建高级路标识别系统的项目，以提高自动驾驶汽车的有效性和安全性。该系统旨在利用最先进的图像处理和机器学习技术来检测和理解各种路标，包括停车标志，速度限制和其他与交通相关的指标。通过该技术的成功集成，该项目旨在显着提高自动驾驶汽车在复杂的道路环境中导航的能力，同时保持符合关键的交通规则。通过实施此道路标志识别系统，该项目渴望提高自动驾驶汽车的安全性和效率。该系统准确地分类和解释各种交通标志的能力可确保自动驾驶汽车可以做出明智的决定，从而导致更顺畅和更安全的导航。最终目标是创建一个强大的框架，以增强自动驾驶汽车的可靠性，为更广泛的采用铺平道路，并对自动驾驶技术的更大信任铺平了道路。
交通标志上针对自动驾驶汽车的交通标志上的无形光学对抗条
基于相机的计算机视觉对于自动驾驶汽车的感知至关重要。本文提出了一种使用发光二极管的攻击，并利用相机的滚动快门效果，以在捕获的图像中创建对抗条纹，以误导交通标志识别。攻击是隐秘的，因为传统标志上的条纹对人来说是看不见的。为了使攻击威胁，识别结果必须在连续的图像框架上保持稳定。为了实现这一目标，我们设计和实施了GhostStripe，这是一个攻击系统，该攻击系统控制了调制光的时间，以适应摄像机操作和受害者车辆的运动。在实际测试床上进行了评估，当受害者车辆通过道路部分时，GhostStripe可以稳定地欺骗多达94％的框架到错误类的交通标志识别结果。实际上，这种影响效应可能会使受害者车辆陷入威胁生命的事件中。我们讨论了相机传感器，感知模型和自动驾驶系统级别的对策。
使用卷积神经网络通过自动道路标志识别来增强安全性和环境意识
交通事故仍然是一个紧迫的公共安全问题，由于驾驶员缺乏对道路标志的关注而导致的大量事件。自动化的道路标志识别已成为增强驾驶援助系统的有前途的技术。本研究探讨了卷积神经网络（CNN）在自动识别路标中的应用。cnns作为深度学习算法，具有处理和对视觉数据进行分类的能力，非常适合基于图像的任务，例如路标识别。该研究的重点是用于培训CNN的数据收集过程，并结合了各种路标图像数据集，以提高各种情况下的识别精度。作为用户界面开发了一个移动应用程序，并在应用程序上显示了系统的输出。结果表明，该系统能够实时识别标志，并具有10米距离的符号识别的平均准确性：i）白天= 89.8％，ii）夜间= 75.6％和III）雨季条件= 76.4％。总而言之，在本研究中所证明的那样，自动道路标志识别中CNN的整合是通过在实时场景中解决驾驶员对道路标志的关注来提高驾驶安全性的有前途的途径。
AI驱动的交通符号分类与交互式GUI集成
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络（CNN）的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集，其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像，用于模型培训和评估。通过调整大小，归一化和单热编码对图像进行预处理，从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性，采用了旋转，变焦和换档等数据增强技术，从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积，汇总和辍学层，从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的，并在单独的测试集上进行了评估，从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明，数据增强显着增强了概括，辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论，能够以高精度识别流量标志，从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。
深度学习和流量标志的多模式LLM ...
自动驾驶汽车（AVS）需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能，以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法，结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型（MLLMS），以实现全面的道路。对于交通标志识别，我们系统地评估了Resnet-50，Yolov8和RT-Det，在Resnet-50中以99.8％的状态效果达到99.8％，Yolov8的精度为98.0％，尽管具有较高的计算机复杂性，但在RT-DECT上的精度达到了96.6％的精度。对于车道检测，我们提出了一种基于CNN的分割方法，通过多项式曲线拟合增强了，该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是，我们引入了一个轻巧的，多模式的，基于LLM的框架，该框架直接进行了调整的指令，以调整您的小而多样化的数据集，从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型，复杂的交叉点和合并区域，可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源，但我们的多模式方法表明了高级推理能力，达到了53.87％的所有准确性（FRM），这一问题总体上是82.83％的总体确保（QNS），在清晰的条件下，泳道的检测准确性为99.6％，在夜间和93.0％的情况下为93.0％的雨水，以及8.0％的雨水，以及8.8的范围。道路退化（95.6％）。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性，从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。
正畸学中的机器学习：挑战与前景
人工智能 (AI) 应用显著改善了我们的日常生活质量。过去十年见证了牙科领域新兴应用的出现。人工智能，尤其是机器学习 (ML)，由于其强大的图像处理和决策支持系统能力，有望在未来在正畸领域得到广泛应用。我们对 ML 在正畸程序中的应用的最新研究进行了全面的文献综述，包括诊断、决策和治疗。机器学习模型在标志识别、骨骼分类、骨龄预测和牙齿分割方面的表现与人类相似甚至更高。同时，与人类专家相比，ML 算法在正畸决策程序和治疗效果评估中具有高度的一致性和稳定性。然而，目前对 ML 的研究提出了关于其可解释性和数据集样本可靠性的重要问题。因此，需要正畸专业人员和技术人员之间进行更多的合作，以实现 AI 与临床之间的良性共生。
“智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流基于Yolov8的多级交通标志检测方法
认识到交通标志是自动驾驶汽车的至关重要的任务，以提高道路安全性。在这项研究中，我们建议一本小说您只能看一次版本8（Yolov8）模型来识别交通标志。该模型已在Kaggle数据集上进行了培训，该数据集包含不同环境下的多个流量标志。Yolov8模型的准确性为80.64％，测试数据的召回率为65.67％。这些指标强调了该模型识别流量标志的能力。值得注意的是，Yolov8对早期版本进行了一些显着改进，例如在困难情况下增强的检测和增强的小规模标志识别。本文还探讨了整个模型训练阶段产生的困难，并提供了可行的解决方案，这些解决方案用于克服这些困难，从而提高了模型的性能。令人鼓舞的结果表明，实施基于YOLOV8的策略在实际交通管理系统中的生存能力，这是建立更复杂和可靠的交通信号识别技术的积极进步。
在自动驾驶汽车中的计算机视觉应用
摘要 - 自主车是指能够感知其周围环境的车辆，并且很少或没有人类驾驶员的投入。感知系统是一个基本组件，它使自动驾驶汽车能够收集数据并从周围的环境中提取基本信息，以确保安全驾驶。受益于计算机视觉的最新进展，可以使用诸如照相机，激光雷达，雷达和超声传感器等传感器来实现感知任务。本文回顾了过去十年中发表的有关计算机视觉和自动驾驶的出版物。尤其是我们首先研究自动驾驶系统的演变，并总结了来自不同国家的主要汽车企业家开发的系统。第二，我们研究了通常用于自动驾驶的传感器和基准数据集。然后，讨论了对自动驾驶的计算机视觉应用的全面概述，例如深度估计，对象检测，车道检测和交通标志识别。此外，我们会回顾公众对自动驾驶汽车的意见和关注。根据讨论，我们分析了自动驾驶汽车面临的当前技术挑战。最后，我们提供了见解，并指出了一些有希望的未来研究方向。本文将帮助读者从学术和行业的角度了解自动驾驶汽车。
新兴的忆阻人工神经元和突触装置......
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来，人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足，本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此，在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的，尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现，再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12，计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年，具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年，DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下（基于 MNIST 数据库），甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16，它采用脉冲