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Questo articolo esplora un metodo per identificare le corsie dei veicoli usando la classificazione delle serie temporali in fase iniziale.

Un metodo per migliorare l'accuratezza della posizione dei sensori stradali nelle zone urbane.

Nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti nei veicoli autonomi tramite percezione cooperativa.

Uno studio svela intuizioni sul comportamento dei veicoli nelle aree di intreccio in autostrada.

Rivoluzionare il rilevamento delle corsie per le auto a guida autonoma con maggiore precisione e comprensione.

Valutare i modelli di linguaggio grandi per migliorare la sicurezza stradale nelle auto a guida autonoma.

Le nuove tecnologie puntano a rilevare la distrazione del conducente in modo efficace ed efficiente.

Nuovo set di dati offre spunti sui tipi di superficie stradale e le loro condizioni.

Questo articolo esamina come i veicoli collaborano per migliorare il flusso del traffico.

Un nuovo modello migliora le previsioni sul traffico dopo gli incidenti per una gestione migliore.

Scopri come la comunicazione V2X trasforma la sicurezza stradale e la gestione del traffico.

Un modello si concentra sullo spazio dei veicoli per migliorare la gestione del traffico.

Sistema innovativo usa modelli avanzati per valutazioni efficaci sulla sicurezza stradale.

Uno studio rivela un metodo per rilevare con precisione la stanchezza del conducente attraverso l'attività cerebrale.

DrowzEE-G-Mamba usa dati cerebrali per migliorare la sicurezza alla guida monitorando la sonnolenza.

DAPONet usa immagini di street view per individuare in tempo reale i danni stradali con precisione.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle risorse stradali affrontando lo sbilanciamento delle classi.

ExelMap migliora la precisione degli aggiornamenti delle mappe HD per una guida autonoma più sicura.

Un nuovo approccio combina LiDAR e telecamere per una migliore precisione di rilevamento.

La ricerca svela vulnerabilità nel rilevamento delle corsie per veicoli autonomi a causa di ombre negative.

SurfaceAI utilizza immagini delle strade per valutare la qualità del manto stradale per viaggi più sicuri.

Un nuovo metodo assicura il convoying dei veicoli in sicurezza nonostante i ritardi.

ROAD-Waymo migliora la comprensione delle azioni stradali per i veicoli autonomi.

Polar R-CNN porta novità nella rilevazione delle corsie, migliorando efficienza e prestazioni.

V-CAS migliora la sicurezza stradale usando la tecnologia per prevenire collisioni.

Il contesto aiuta le macchine a riconoscere gli oggetti in modo più efficace.

I ricercatori affrontano le sfide dell'insegnamento delle auto a guida autonoma attraverso l'imitazione e l'apprendimento.

Esplorare l'uso di RTDETR per strade più sicure in Bangladesh.

Uno sguardo ai modelli e alle leggi che influenzano la gestione del traffico.

Nuovi metodi aiutano le auto smart a imparare dalle immagini della strada a bassa qualità.

Utilizzare i sensori dello smartphone per migliorare la sicurezza stradale rilevando anomalie.

Uno sguardo a come il dataset OccluRoads affronta la rilevazione di pedoni nascosti.

Scopri come MMD-OPT migliora la sicurezza nella guida autonoma.