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World File Search System道路标志
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。
从不断增长的自动驾驶汽车车队收集 LiDAR 数据的用途和挑战：对基础设施规划和检查实践的影响
2.1 道路标志检测 ................................................................................................7 2.2 交通监测 ..............................................................................................................10 2.3 路面状况评估 ..............................................................................................12 2.4 几何数据提取与评估 ................................................................................14 2.5 路堤稳定性监测 ......................................................................................16 2.6 车道标记与道路边缘提取 .............................................................................17 2.7 路边物体检测 .............................................................................................22 2.8 视距评估 ......................................................................................................26
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。
使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。
Zilucoplan（Zilbrysq）广泛性肌无力的Gravis ...
Term Definition Anisometropia Visual disparity existing between the two eyes Aphakic The absence of the lens within the eye due to surgical removal or congenital absence Cornea The clear window in front of the eye that helps protect the interior of the eyeball Corneal Ectasia Weakening of the cornea causes it to bulge and protrude forward, resulting in distorted vision Diopter A unit used to measure correction, or the focusing power of the镜头一个人的眼睛需要远视也是远视，一个人可以很好地看到遥远的物体，但很难专注于近距离物体。在此折射误差中，由于眼球的镜头短于正常镜头，因此进入视网膜后面的光线焦点是部分流离失所的镜头，但仍留在镜头空间内，近视近视也被称为近视镜，在该镜头空间中，一个人将难以阅读道路标志并清楚地看到远处的物体。这是最常见的折射率误差，由于眼球的折射太长，光线聚焦在视网膜前方的位置。眼睛弯曲光线的角膜和镜头专注于视网膜折射误差大小和与形状相关的眼睛的异常，这些异常会影响眼睛将眼睛聚焦在视网膜视网膜上的能力，该视网膜在视网膜视网膜上的眼球背面由光敏感细胞组成，这些细胞由光敏感细胞组成，这些细胞通过NERVER向大脑触发的脑电图传播，从而通过NERVER向大脑进行启动信息
Toyota Safety Sense™3.0
1。丰田安全意义有效性取决于许多因素，包括道路，天气和车辆状况。驾驶员对自己的安全驾驶负责。始终注意周围环境并安全开车。有关限制，请参见所有者手册。2。带有行人检测（PD）的预碰撞系统（PC）旨在帮助降低涉及车辆，行人，骑自行车的人或摩托车手的某些额叶碰撞中的碰撞速度和损坏。w/ pd的PC不能替代安全驾驶。系统有效性取决于许多因素，例如车辆，行人，骑自行车的人或摩托车师以及天气，光线和道路状况等许多因素。有关限制，请参见所有者手册。3。带转向辅助的车道出发警报旨在在某些条件下读取可见的车道标记。检测到车道出发时，它提供了视觉/可听见的警报和轻微的转向力。它不是避免碰撞的系统，也不是替代安全驾驶。有效性取决于许多因素，包括道路，天气和车辆状况。有关限制，请参见所有者手册。4。动态雷达巡航控制无法替代安全和细心的驾驶。有关说明和限制，请参见所有者手册。5。车道跟踪辅助（LTA）泳道居中功能旨在读取可见的车道标记并在某些条件下检测其他车辆。只有在DRCC参与时才能运作。6。7。在具有手动变速器的车辆上无法使用。有关限制，请参见所有者手册。紧急驾驶停止系统将无法检测到所有紧急情况，并且只有在动态雷达巡航控制和车道跟踪辅助处于活动状态时才能运行。有关其他限制，请参见所有者手册。道路标志辅助只能识别某些路标。有关限制，请参见所有者手册。8。自动远光灯以高于25 mph的速度运行。有关说明和限制，请参见所有者手册。9。主动驾驶辅助（PDA）旨在检测道路上的某些物体或曲线，并提供柔和的制动和/或转向支撑。PDA不能替代安全驾驶。系统有效性取决于许多因素，例如速度，大小和检测到的物体，天气，光线和道路状况。有关其他限制和详细信息，请参见所有者手册。