道路の安全 に関する最新の記事

この記事では、早期時系列分類を使って車両レーンを識別する方法を探ります。

都市部における道路脇センサーの位置精度を向上させる方法。

新しい方法が、自律走行車の協調知覚を通じて物体検出を強化する。

研究が高速道路の織り交ぜエリアでの車両の挙動に関する洞察を明らかにした。

自己運転車のレーン検出をより正確に、理解を深めて革新する。

自動運転車の道路安全向上のための大規模言語モデルの評価。

新しい技術は、運転手の気を散らす行動を効果的かつ効率的に検出することを目指してる。

新しいデータセットが路面の種類とその状態についての洞察を提供してるよ。

この記事では、車両が協力して交通の流れを改善する方法について考察してるよ。

新しいモデルが事故後の交通予測を改善して、より良い管理ができるようになったよ。

V2X通信が道路の安全性と交通管理をどう変えるかを発見しよう。

モデルは交通管理を改善するために車両スペースに焦点を当てている。

革新的なシステムが高度なモデルを使って効果的な道路安全評価を行ってるよ。

研究によると、脳の活動を通じて運転手の疲れを正確に検出する方法が明らかになった。

DrowzEE-G-Mambaは、運転中の眠気をチェックしてドライバーの安全を向上させるために脳データを利用してるよ。

DAPONetはストリートビューの画像を使って、リアルタイムで道路の損傷を正確に特定するんだ。

新しい方法がクラスの不均衡に対処して道路資産の検出を強化する。

ExelMapは、安全な自動運転のためにHDマップの更新の精度を高めるんだ。

新しいアプローチは、LiDARとカメラを組み合わせて、検出精度を向上させる。

研究によると、ネガティブシャドウを通じてAVレーン検出に脆弱性があることがわかった。

SurfaceAIは、街の画像を使って道路の状態を評価し、安全な移動を実現しているよ。

新しい方法が、遅れがあっても安全な車両プラトゥーニングを保証する。

ROAD-Waymoは、自動運転車のための道路の行動理解を強化してるよ。

Polar R-CNNがレーン検出を革新し、効率とパフォーマンスを向上させてるよ。

V-CASは、テクノロジーを使って衝突を防ぎ、道路の安全性を高めるよ。

文脈があると、機械は物をもっと上手く認識できるんだ。

研究者たちは、模倣や学習を通じて自動運転車の教育に関する課題に取り組んでいる。

バングラデシュでの安全な道路のためにRTDETRを使ってみる。

交通管理を形作るモデルと法律を見てみよう。

新しい方法が、スマートカーが低品質な道路画像から学ぶのを助けてるよ。

スマホのセンサーを使って、異常を検出して道路安全を高める。

OccluRoadsデータセットが隠れた歩行者検出にどう取り組んでるかを見てみよう。

MMD-OPTが自動運転の安全性をどう高めるかを見てみよう。