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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。
Craig R. Crossette，城市管理员 / Ryan W. Shrack，助理......
路标/纪念碑标志项目：本周将挖掘和浇筑 10 个小型路标的混凝土基础。这些标志将于 2 月底/3 月初安装。将在 Kellogg 沿线建造的 4 个大型路标终于获得了 KDOT 的批准，因此现在也可以安排浇筑/安装这些混凝土基础。对于在 Maple 和 167th 交叉口西南建造的纪念碑标志，市政府工作人员一直在与 Sedgwick 县合作，因为他们正在从业主那里获得额外的通行权，用于他们的 Maple Street 扩建项目。他们的项目现已搁置，因此我们现在直接与 SMH 顾问合作，以获得永久地役权，以将纪念碑标志放置在我们想要的位置。对于在 Kellogg 和 167th 交叉口西北建造的另一个纪念碑标志，我们正在与业主和我们的标志承包商合作，以获得 KDOT 的许可批准。希望这项批准能很快获得批准。
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。
更好的房屋中心
2.7。一站式商店的目的是为该地区的所有居民和房东提供“单前门”，以刺激国内改造的需求。这包括将居民和房东向其他服务的路标。2.8。一站式商店可以采用许多不同的形式，并指的是不同的商业模式，如《能源城市：如何建立一站式服务以进行集成家庭能源翻新》的报告中所述。2.9。西约克郡国内改造的一站式商店必须支持更好的房屋枢纽的愿景，即“西约克郡的每个人都可以生活在温暖，舒适和低碳的房屋中”。因此，它不能仅专注于能够投资市场。可以预期，一站式商店将“包含在设计中”，因为从期权开发的一开始就考虑了包容性，而不是以后进行适应性。还可以预期，一站式商店将为国内改造供应链受众提供信息，路标和指导。
具有多...
摘要：对道路标志的准确检测和解码起着自动驾驶汽车系统的至关重要作用，从而影响道路安全和法规合规性。这项工作提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的非常健壮的路标识别系统。它已在包含43种不同类别的路标类别的数据集上进行了培训。自动驾驶应用程序将使用该系统以更高的准确性来可靠的标志分类。cnn使用顺序的层结构，并通过重叠两个5×5卷积层，具有3×3卷积层，并带有Maxpool和辍学层以减少过度拟合。设计优雅的图形用户界面使用户可以上传路标的图片，以进行实时分类。该系统包括用11种印度语言检测到的符号的多语言翻译，并实时使用音频描述。所采用的数据增强技术包括旋转，缩放和翻转 - 模型中鲁棒性的完美定义，这将无缝地适合自动驾驶汽车。
快速而粗略的头灯策略
关于保持当下并专注于前方有限的视野。晚上开车时，只有车头灯照亮道路。因此，即使我们知道自己正在开车，例如从波士顿到旧金山，路程超过 3,000 英里，但我们只能看到前方 30 码。考虑到这一点，该策略旨在帮助我们保持当下，了解我们当时的感受并专注于我们所走的道路。我们决定是否以及如何对看到的路标做出反应。
美国证券交易委员会战略计划
战略规划是一个持续的组织过程，利用现有知识记录我们预期的方向，并确保我们的目标有合理的依据。它涉及有意退出日常运营，并询问我们的业务发展方向和我们的优先事项。它是路标。它是“如何”的更高层次的答案，而目标和策略则是“什么”的答案——与战略计划分开。作为一个组织，我们将根据这一点来衡量我们的计划，以确保我们朝着预期的方向前进。