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Un método para mejorar la precisión de la ubicación de los sensores en las carreteras en áreas urbanas.

Un nuevo método mejora la detección de objetos en vehículos autónomos a través de la percepción cooperativa.

Un estudio revela información sobre el comportamiento de los vehículos en áreas de entrelazado en la carretera.

Revolucionando la detección de carriles para autos autónomos con más precisión y comprensión.

Evaluando modelos de lenguaje grandes para mejorar la seguridad vial en coches autónomos.

Nuevas tecnologías buscan detectar la distracción del conductor de manera efectiva y eficiente.

Nuevo conjunto de datos ofrece información sobre tipos de superficies de carretera y sus condiciones.

Este artículo examina cómo los vehículos cooperan para mejorar el flujo de tráfico.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de tráfico después de accidentes para una mejor gestión.

Descubre cómo la comunicación V2X transforma la seguridad vial y la gestión del tráfico.

Un modelo se centra en el espacio vehicular para mejorar la gestión del tráfico.

Un sistema innovador usa modelos avanzados para hacer evaluaciones de seguridad vial efectivas.

Un estudio revela un método para detectar con precisión la fatiga del conductor a través de la actividad cerebral.

DrowzEE-G-Mamba usa datos del cerebro para mejorar la seguridad de los conductores al monitorear la somnolencia.

DAPONet usa imágenes de vista de calle para identificar con precisión los daños en la carretera en tiempo real.

Un nuevo método mejora la detección de activos viales al solucionar el desbalance de clases.

ExelMap mejora la precisión de las actualizaciones de mapas HD para una conducción autónoma más segura.

Un nuevo enfoque combina LiDAR y cámaras para una mejor precisión en la detección.

Investigaciones revelan vulnerabilidades en la detección de carriles de AV a través de sombras negativas.

SurfaceAI utiliza imágenes de calles para evaluar la calidad del pavimento y hacer los viajes más seguros.

Un nuevo método asegura un platooning de vehículos seguro a pesar de los retrasos.

ROAD-Waymo mejora la comprensión de las acciones en la carretera para vehículos autónomos.

Polar R-CNN innova en la detección de carriles, mejorando la eficiencia y el rendimiento.

V-CAS mejora la seguridad vial usando tecnología para evitar colisiones.

El contexto ayuda a las máquinas a reconocer objetos más efectivamente.

Los investigadores enfrentan desafíos para enseñar a los coches autónomos mediante la imitación y el aprendizaje.

Explorando el uso de RTDETR para carreteras más seguras en Bangladés.

Una mirada a modelos y leyes que dan forma a la gestión del tráfico.

Nuevos métodos ayudan a los autos inteligentes a aprender de imágenes de carretera de baja calidad.

Usando sensores del smartphone para mejorar la seguridad en la carretera detectando anomalías.

Una mirada a cómo el conjunto de datos OccluRoads aborda la detección de peatones ocultos.

Descubre cómo MMD-OPT mejora la seguridad en la conducción autónoma.