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俄勒冈州主要街道网络战略计划概述
目标指标鼓励地方努力 - # 外联/宣传活动 - 使用年度报告 - # 主要奖项提名卓越表现 - # 奖项视频分享推广重点项目/活动 - 增加博客文章 - # 视频分享 - 拨款更新 - 年度报告 - TO 营销 - LOC、CAC
街道地址城市，国家，邮政代码名称
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克雷莫恩街道和交通策略
▪ 频繁且安全的行人过街设施 – 沿着行人希望的路线精心设计地面行人过街设施，允许从各个方向通行，从而确立行人优先权。 ▪ 信息板和路线指示 – 提供标识和其他方向标记，如路面标记，帮助用户找到最简单、最直接的路线。 ▪ 景观美化和街道照明 – 行人网络必须包含安全的设计措施，如清晰的视线、光线充足的道路、周围土地用途的监控以及为行动不便和视力受损的用户提供的服务。 ▪ 等候区和座位区 – 非正式的会面和休息点、聚会场所和地标都在提供舒适、可用的行人网络方面发挥着重要作用。 ▪ 穿过建筑物的室内连接 – 室内行人连接可提供防风雨保护、提高用户安全性和舒适度以及商业机会。此类道路还可以增加城市街区结构的渗透性，并提供更多的路线选择。
（邮政）大流行城市的开放街道的可持续策略
全世界的城市抓住了共同19-19大流行的机会，以改善和扩大行人基础设施，为居民提供宽慰的感觉，并追求长期的目标，以降低汽车依赖性并提高步行性。到目前为止，由于数据和方法论上的缺点的稀缺，这些努力缺乏将人行道视为网络的系统级别的看法。在这里，我们利用来自三大大洲十个城市的人行道数据，第一次分析人行道和路基几何形状的分布，并发现城市表现出公共空间不平衡的分布，以牺牲行人为代价的汽车。接下来，我们将这些几何形状连接到建立人行道网络 - 邻近，但对道路网络不可修复。最后，我们将不干预方案与共享的启发式方案进行了比较，与人行道基础设施的表现有关，以保证身体疏远。启发式方法可以防止人行道的连通性崩溃，同时保留了道路网络的功能。
街道智能：扩大澳大利亚路边电动汽车充电设施
全球向电动汽车 (EV) 的转变正在加速，然而澳大利亚却因公共充电基础设施不足而落后。本文概述了一种简单且可扩展的解决方案：利用现有的电线杆快速部署路边充电。这种方法提供了更大的便利性，支持了电网稳定性，并在促进市场竞争的同时加速了减排。2024 年 8 月，Energy Networks Australia 发布了《现在是时候了：让电网变得更智能》，这是一份与 LEK Consulting 共同开发的综合报告。该报告重点介绍了如何利用澳大利亚现有的配电网络来推进能源转型。主要发现包括：• 过渡到电动汽车使个人受益并显着减少排放，即使考虑到汽车购买成本也是如此• 随着电动汽车技术和市场的成熟，拥有成本降低，从而激发了消费者的兴趣• 尽管有这些好处，但公共充电基础设施不足
更安全的街道：独立 5G 和英国警务变革
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街道计划审查清单3号（工作表和支线...
1月24日。 DE 2023-这种多样性，公平和包容计划模板旨在使城市部门能够推进基于基本原则的整体DEI战略。1月24日。 DE 2023-这种多样性，公平和包容计划模板旨在使城市部门能够推进基于基本原则的整体DEI战略。
皮马县区域全民安全街道行动计划
• 超过 9,000 平方英里 • 九个司法管辖区或部落参与机构 • 城市、郊区、农村环境 • 2017-2021 年发生超过 52,000 起事故，每年超过 10,000 起* • 事故不受司法管辖区边界限制
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
在映射城市环境中的街道视图图像的覆盖范围和偏见
街道视图图像（SVI）已成为城市研究中有价值的数据形式，从而为绘制和感知城市环境提供了新的方法。然而，关于SVI的代表性，质量和可靠性的基本问题仍然没有被解散，例如该数据在多大程度上可以捕获城市并进行数据差距导致偏见。这项研究位于空间数据质量和城市分析的交集中，通过提出一种新颖和e ff的方法来解决这些问题，以估计SVI在城市环境中的元素级别覆盖率。该方法整合了SVI与目标要素之间的位置关系，以及身体障碍的影响。将数据质量的域扩展到SVI，我们引入了一个指标系统，该系统评估了覆盖范围，重点是完整性和频率维度。作为一个案例研究，进行了三个实验，以确定SVI覆盖和代表城市环境因素的能力的潜在偏见，并以建筑物外墙为例。发现，尽管在城市道路网络沿线可用性很高，但Google Street View在案例研究区中仅覆盖62.4％的建筑物。每栋建筑物的平均立面覆盖率为12.4％。svi倾向于过分陈述非住宅建筑物，因此可能导致有偏见的分析，并且其对环境因素的覆盖范围依赖于位置。这项研究还强调了在不同数据采集实践下的SVI覆盖范围的可变性，并提出了SVI收集的最佳采样间隔范围为50-60 m。调查结果表明，虽然有价值的见解，但它不是灵丹妙药 - 它在城市研究中的应用需要仔细考虑