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基于激光雷达的3D实时车辆跟踪

3D多目标跟踪算法是智能车辆感知算法的重要组成部分,现有跟踪算法多与检测算法耦合以提高精度,导致算法实时性不足。针对此问题,本文中提出一种基于激光雷达的3D实时车辆跟踪算法。首先,对于激光雷达检测结果杂波较少的工况,提出结构精简的双波门GNN关联算法,有效提升其关联速度及精度;其次,优化关联向量与关联距离,既保证了算法的普适性,又提升其跟踪精度;最后,针对3D目标运动情况使用3D IMM?KF算法解决了3D机动目标的跟踪问题。基于公开数据集KITTI,本文算法在获得266.1 FPS跟踪速度的前提下可实现81.55%的MOTA精度;基于自研无人车平台进行面对遮挡工况的验证,结果表明本算法具有良好的目标跟踪及关联性能。

  • 2022-01-08
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基于PU技术的汽车座椅异响诊断与3D声强可视化研究

随着对更安静车辆需求的不断增长,在车舱内部的声学改进上面临了新的重大挑战。传统动力系统声音掩蔽效应的缺失,使得乘客暴露在各种新的噪音中。尤其是随着电动汽车的出现,防止吱嘎和咔嗒 (Squeak & Rattle,简称 S&R) 噪音问题成为一项基本要求。

  • 2022-01-08
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5G核心网:模拟环境搭建与网元通信关系还原

在深入研究5G核心网业务层面的安全问题之前,首先需要了解5G核心网中的经典业务场景。鉴于此,笔者利用从核心网模拟环境中获取的数据,将其中经典业务场景的网元业务关系图进行了复现,复现结果展示了基站连接、UE注册、PDU会话建立三种场景中都有哪些网元之间进行了通信。

  • 2022-01-10
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关于5G需要了解这些关键技术

作为新一代移动通信技术,5G为我们带来了更高的数据速率与更低的延迟,甚至比4G快了100倍。在满足移动超高清视频、AR/VR等大流量应用的同时,更将开启万物互联、深度融合的发展新阶段。如果说3G提升了速度,4G改变了生活,那么5G则是改变社会。在大规模商用到来之前,这些5G关键技术你真的了解吗?

  • 2022-01-10
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5G怎么会是彻底失败的技术?

公众移动电话的诞生对于1G不应认为“采用了比较落后的技术体制,因此长不大”。我们要回顾无线通信的发展历程,才能理解1G的重要意义。自从19世纪末马可尼发现无线电波远距传输信息的作用后,人类才能摆脱有线固定通信电线的束缚,1899年11月美国“圣保罗”号邮船在向东行驶时,收到了从150公里外的怀特岛发来的无线电报,莫尔斯电码的嘀嘀嗒嗒声象婴儿呱呱落地的第一声啼声,向世人宣告一个新生事物——“移动通信”诞生了。1900年1月23日在波罗的海霍格兰岛附近的一群遇难渔民,通过无线电呼叫而得救,移动通信第一次在海上证明了它对人类的价值。紧接着1901年英国蒸汽机车装载了第一部陆地移动电台。1903年底莱特驾驶自己的飞行器,开创了航空新领域,飞机更需要通信来保证飞行,于是移动通信这个二十世纪的同龄人便相继在海、陆、空起步了。

  • 2022-01-08
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未来5G网络中的智能边缘计算

本文中,我们将阐述5G 网络与前几代移动通信网络相比的一个本质区别——网络边缘计算的比重会大增,同时我们会就边缘计算在5G 网络里的实现做一个探讨。之后我们会列举一些此新一代网络下的典型应用,它们都需要依赖边缘计算和机器学习来实现。最后,我们将介绍一个结合了边缘计算和深度学习的参考应用——“互联之眼“。

  • 2022-01-10
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我国住宅小区智能化系统

国际背景(1)经济、信息全球化 (2)可以渗透 国内背景(1)经济与人口、资源、 环境矛盾加剧 (2)买方市场形成 (3)住宅综合质量要求提高 (4)信息与电子产业迅猛发展

  • 2022-01-05
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物联网发展推动中国智慧物流变革(3)

现代物流的核心在于系统,而现代物流之所以能够形成系统,主要还是由于信息技术的进步,使得我们能够把生产、仓储、运输、流通、包装等各个环节进行互联互通和信息共享, 可以实现对物流系统的分析、控制、统筹、运作。现代物流的发展随着信息技术发展而发展。以信息技术发展为主线,我们已经从传统物流发展到物流一体化,再到供应链管理。近年来随着互联网信息技术发展,互联网+物流带来了无数变革,由此派生出来了先行物流、可视化物流、协同物流、实时物流、单元化物流、物流金融等许许多多的现代物流运作理念与增值模式。

  • 2022-01-05
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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