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Une étude révèle des infos sur le comportement des véhicules dans les zones de tissage sur autoroute.

Révolutionner la détection de voies pour les voitures autonomes avec une précision et une compréhension améliorées.

Évaluer de grands modèles de langage pour améliorer la sécurité routière des voitures autonomes.

Les nouvelles technologies visent à détecter la distraction du conducteur de manière efficace et rapide.

Nouveau dataset donne des infos sur les types de surfaces routières et leur état.

Cet article examine comment les véhicules coopèrent pour améliorer le flux de circulation.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de trafic après des accidents pour une meilleure gestion.

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Un modèle se concentre sur l'espace des véhicules pour améliorer la gestion du trafic.

Un système innovant utilise des modèles avancés pour des évaluations efficaces de la sécurité routière.

Une étude révèle une méthode pour détecter avec précision la fatigue des conducteurs grâce à l'activité cérébrale.

DrowzEE-G-Mamba utilise des données cérébrales pour améliorer la sécurité des conducteurs en surveillant la somnolence.

DAPONet utilise des images de rue pour identifier avec précision les dommages sur la route en temps réel.

Une nouvelle méthode améliore la détection des actifs routiers en s'attaquant au déséquilibre de classe.

ExelMap améliore la précision des mises à jour de cartes HD pour un conduite autonome plus sûre.

Une nouvelle approche combine LiDAR et caméras pour une meilleure précision de détection.

Des recherches montrent des failles dans la détection de voie des véhicules autonomes à cause des ombres négatives.

SurfaceAI utilise des images de rue pour évaluer la qualité des surfaces de route pour des trajets plus sûrs.

Une nouvelle méthode garantit un platooning de véhicules sûr malgré les retards.

ROAD-Waymo améliore la compréhension des actions sur la route pour les véhicules autonomes.

Polar R-CNN innove la détection de voies, améliorant l'efficacité et la performance.

V-CAS améliore la sécurité routière en utilisant la technologie pour éviter les collisions.

Le contexte aide les machines à reconnaître les objets plus efficacement.

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Explorer l'utilisation de RTDETR pour des routes plus sûres au Bangladesh.

Un aperçu des modèles et des lois qui façonnent la gestion du trafic.

De nouvelles méthodes aident les voitures intelligentes à apprendre à partir d'images de route de mauvaise qualité.

Utiliser les capteurs de smartphone pour améliorer la sécurité routière en détectant des anomalies.

Un aperçu de la façon dont le dataset OccluRoads gère la détection de piétons cachés.

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