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一种耦合“人机对抗”策略和街景数据打分的城市感知空间分布获取方法

近些年随着大量带有地理标签的图片数据集的出现,由于其包含着丰富的可视信息,可以准确刻画城市的视觉环境。此外人类大脑和视觉也是城市居民获取对周边环境感知最为直接和有效的方式,在对自然场景的全局性理解和识别方面具有本质的优越性,因此城市街景可以更好的辅助我们对城市感知的定量分析和定性理解。

  • 2022-04-06
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浅谈自动驾驶系统测试

目前AI是以深度学习为主流技术,该技术需要有算法模型和数据。 对于数据来说,需要满足几个条件: ?数据的标注方式适用于数据驱动的算法模型 ?数据需要在应用场景中有合理分布 ?算法表现不好的方面,需要有对应数据不断扩充

  • 2022-04-02
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智能网联汽车测试场一般测试道路技术要求及道路网联环境要求

城市道路是指通达城市的各地区,供城市内交通运输及行人使用,便于居民生活、工作及文化娱乐活动,并与市外道路连接负担着对外交通的道路。城市道路一般为非结构化道路,可以为智能网联汽车提供城市多种交通参与者和多种城市道路类型场景下的性能测试。结合测试场实际情况,城市测试道路宜选择建设以下类型的城市道路:?

  • 2022-04-02
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自动驾驶技术发展与应用思考

“十三五”期间国家、省市政府以及各部委在自动驾驶领域设立了大量的重点科技项目,建设了一批极具代表性的示范工程,出台了一系列相应政策文件,例如2019年9月中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》[1],2020年2月国家发展改革委等十一部门印发《智能汽车创新发展战略》[2],2020年8月交通运输部印发《交通运输部关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》[3],2020年11月国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划(2021-2035)》[4],2020年12月交通运输部印发《交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》[5],对加快推动自动驾驶技术在我国道路交通运输中发展应用起到了极为重要的作用。本文结合承担的重点科技项目、产品测试以及应用示范,系统性地梳理了自动驾驶技术发展所存在的问题,并提出了相应的解决思路。

  • 2022-04-02
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自动驾驶关键技术与产业发展态势研究

自动驾驶是集环境感知、动态决策与规划、运动控制与执行等多功能于一体的综合系统,属于典型的高新技术综合体。伴随人工智能发展浪潮,自动驾驶已成为汽车领域和智能产业发展的新风口。 本文介绍了自动驾驶相关标准体系,并就国内外自动驾驶发展情况,研究其关键技术发展态势,分析全球自动驾驶产业发展情况,给出我国发展自动驾驶的建议。

  • 2022-04-02
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车路协同边缘计算与边云协同概览

车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高通行效率,从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

  • 2022-04-01
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多接入边缘计算技术与车联网的融合应用

多接入边缘计算是5G网络架构中非常重要的一个环节,主要面向需要更低时延和更高带宽业务的场景。车联网是对时延和可靠性要求都非常高的典型业务场景,将C-V2X业务部署在MEC平台上,应用数据的时延将显著降低,同时可以缓解边缘侧的计算和存储压力,避免大量数据通过网络回传带来的拥塞,提供本地的高质量服务。对MEC在车联网中的典型应用场景、服务流程和商业模式进行了阐述,为MEC与V2X融合产业发展提出了建议。

  • 2022-04-01
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数据驱动与知识引导下的智能决策

近年来,人工智能、大数据、云计算等技术的高速发展,加速了科技与金融的高度融合,促进了包括银行在内的金融机构智能化转型快速发展,银行通过具体的智能化转型项目,实现了自身新的可持续增长。2020年,新冠肺炎疫情对银行的智能化转型可谓是起到了催化和加速的作用。中国工程院院士潘云鹤曾提出,金融科技的发展过程可以分为金融电子化、金融网络化和金融智能化三个阶段。当前,先进的企业正在从网络化向智能化发展,从大数据技术向人工智能技术发展。

  • 2022-03-31
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