美国网络安全公司上周发布了一份最新的研究报告，其中称，如今的网络黑客已经能够轻松入侵并操控城市交通信号系统以及其他道路系统，涉及范围涵盖纽约、洛杉矶、华盛顿等美国大城市。 黑客能够通过改变交通灯信号、延迟信号改变时间、改变数字限速标记，从而导致交通拥堵甚至车祸。研究者Cesar Cerrudo表示，目前根本没有任何方法能够防止交通控制设备被入侵，迟早这些漏洞会影响到人们的日常生活，因为我们都依赖交通信号。 5月15日-16日，Cesar Cerrudo将在潜入
今天一直在设置SUMO中的交通灯，但是官方文档对具体配置文件的编辑说的很详细，但是怎么导入到其中就一笔带过了，根据上下文猜测，数次尝试也不行，最后曲线救国，毕竟所有的网路信息，包括交通信号灯的默认设置信息都在里面，所以直接修改net.xml文件或许可以实现。 果不其然，在测试的net文件中，发现了下面这样一段代码：
今天，基本的交通灯信号灯检测问题已经得到解决。深度学习和计算机视觉的创新以强健的算法的形式存在。它们在没有开发代码的情况下工作，手动确定颜色或交通信号灯的位置。例如，优化的R-CNN（https://
【摘 要】本文采用FPGA 设计,结合了道路传感器,设计了交通信号灯全感应自适应的控制方案.通过仿真与验证结果表明实现对交通道路的畅通达到优化的效果.
最近，Waymo发布了一段视频：他们的自动驾驶汽车在交叉路口航行，交通信号灯已关闭，由一名站在交叉路口中间的执勤人员指挥交通。当执勤人员做出一个小手势时，汽车就会穿过十字路口。
一路无灯、处处畅通，必将在未来的50年中成为人工智能、自动化、控制理论、智能交通、智能汽车等多个领域的交叉研究热点。 镁客注 交通拥堵、出行安全、方式便捷等，都是当前地面交通面临的几大难题之一。 从
"红灯停、绿灯行、黄灯亮了等一等"，生活在城市中的我们每天都会见到交通信号灯。笔者是农村的孩子，在我上大学之前是没怎么见过信号灯的，以至于我花了很长时间才搞明白在路口该怎么看灯。
作者在现有研究方法的基础上提出了使用深度强化学习解决交通控制的方法，整体结构图如下：
◆ ◆ ◆ 导读 人工智能通过模拟人的思维、意识的信息过程，独立完成具体指令，它使得计算机得以完成只有人才能进行的工作，被誉为二十一世纪三大顶尖技术之一（基因工程、纳米科学）。从人脸识别、语音助手到机器人，人工智能技术正逐渐融入现代化生活。2030年，会有哪些人工智能应用将与我们息息相关呢？ 人工智能（AI）是计算机学科的分支，通过模拟情景、人的意识和思维独立完成具体指令。AI涉及的领域包括机器人、语言识别、图像识别、专家系统等等，它已经逐渐融入现代生活，并为其添姿增彩，最典型的例子包括苹果的Siri（智能
唐旭 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 小鸡为什么过马路？ 管它呢，反正我们要穿过车来车往的马路。你知道么，过马路是种社交互动。眼神交流、挥手、点头——这些都是行人和司机用于交流各自意
在前面的课程里，我们提到了感知模块内的计算机视觉和深度学习，这节课我们来讲一讲感知任务中的分类、跟踪、语义分割和 Apollo 感知相关的内容。
(1) 设计一个交通信号灯控制器，由一条主干道和一条支干道汇合成十字路口，在每个入口处设置红、绿、黄三色信号灯，红灯亮禁止通行，绿灯亮允许通行，黄灯亮则给行驶中的车辆有时间停在禁行线外。
智慧生活是未来发展的主题，研究表明，通勤时间对人们生活幸福度具有较大的影响，因此如何有效的减少人们通勤时间，实现以人为本的生活理念，是急需解决的问题。
自动驾驶车辆的完全自主的追求一直以来都受到了依赖感知、决策和规划控制系统的管道限制。无论是基于数据驱动的算法还是基于规则的方法，在许多关键领域都存在不足。
美国卡耐基梅隆大学机器人学教授Stephen Smith在白宫前沿会议上指出，交通拥堵每年给美国造成的经济损失达1210亿美元，主要原因是拥堵会导致生产力下降，且每年产生约250亿公斤的二氧化碳排放，在城市地区，司机有40％的时间都在堵车，其中最大的原因是当前的交通信号不够灵活。Stephen Smith领导的团队正在研制人工智能交通信号灯，以适应不断变化的交通状况和帮助减少汽车尾气排放。 在匹兹堡的试点测试中，这种智能交通管理系统取得了很好的效果，它将汽车的行驶时间缩短了25％，将等待时间缩短了40％，这
早期使用的交通信号灯是固定配时的调控方式，无法随着车流量的变动而调整绿灯时间，这降低绿灯的使用效益，增大了车辆在交叉口的延误。堵车现象频繁发生，给市民工作生活带来了极大不便，国民经济受到影响。这时候提高道路通行效率，特别是交叉路口的车辆通行效率就显得尤为重要。
由于工业环境中的生产环境、设备应用场景以及面向的对象等的特殊性，致使围绕它的周边设备也具有与传统网络完全不一样的基本形态，所以在研究工业安全的同时，我们不能以传统网络环境中思维去理解它，我们需要站在更高的维度去理解它。工业黑客我们可以分为三个级别，如下：
作者 Taskiller 像电影中那样hacking 可能很多读者已经看过电影《虎胆龙威4：虚拟危机》，里面的“黑客恐怖分子”只需要在键盘上按几个按键就可以控制交通信号灯。是不是很酷！我也想过这么试试
作者简介：毕啸南，知名青年学者，量子位专栏作家，《中国AI领袖人物访谈》系列制片人、主持人。点击文末阅读原文，关注量子学园的毕啸南专栏，跟随他一起持续深度对话李开复、周鸿祎、王小川、王海峰、胡郁等众多人工智能领域的领军人物。 红绿灯是人类交通史上最为伟大的发明之一，它用最为直观鲜明的灯光信号控制着城市脉搏的起伏。 1868年12月10日，第一盏信号灯在伦敦议会大厦的广场上点亮。这盏信号灯是煤气灯，灯柱高7米，顶端挂着一红一绿两盏提灯，需要由当值的警察手动进行切换。不幸的是，这盏信号灯只正常运作了23天，煤
堵车时间的缩短，将有效加强人们的出行效率。 今年年初的时候，滴滴出行在济南上线了一项智慧交通的研发成果，打造了国内首个以浮动车轨迹作为数据基础的“智慧信号灯”。之后，滴滴先后在武汉、成都、苏州、贵阳等
状态模式是一种行为型设计模式，它允许对象在其内部状态改变时改变其行为。该模式将对象的行为与其状态分离，并将每种状态封装在不同的类中。这样，对象可以在运行时根据其状态选择不同的行为，而不必在代码中使用大量的条件语句来处理这些状态。
【项目团队】Chathuranga Liyanage, Sandali Jayaweera
在日常生活中，交通信号灯指挥者日益拥挤的城市交通。红灯亮，汽车停止；绿灯亮，汽车继续前行；在这个过程中，交通信号灯是汽车的观察目标，而汽车则是观察者。随着交通信号灯的变化，汽车的行为也会随之变化，一盏交通信号灯可以指挥多辆汽车。在软件系统中，有些对象之间也存在类似交通信号灯和汽车之间的关系，一个对象的状态或行为的变化将会导致其他对象的状态或者行为也发生改变，它们之间将产生联动，正所谓牵一发而动全身。为了更好地描述对象之间存在的这种一对多的联动，观察者模式应运而生。
今天，百度地图与北京交管局有一个很有意思的战略合作，这将直接影响北京市民的出行：百度地图为北京交警量身打造了一个城市灯控路口路况监测平台——百度地图智慧信号灯研判平台，同时百度地图的数据与北京交通信号
随着特斯拉自动驾驶汽车的兴起以及谷歌Waymo等项目的兴起，自动驾驶汽车行业似乎每年都在增长。无人驾驶汽车是计算机视觉的一个重要领域，具有众多应用程序，并且具有巨大的获利潜力。
最近我在 Nexar 交通信号灯识别挑战赛上获得了第一名，这是一项由 Nexar 组织的计算机视觉比赛，该公司正在开发一款叫做 AI Dashcam 的软件。 本文中，我将对我所使用的方案进行相关叙述。同时，本文也涉及改善模型过程中使用的方法，不管其有用还是没用。 别担心，即使你不是人工智能方面的专家，也能读懂本文。在本文中。我会集中讲述我曾经的想法和用过的方法，而不是比赛过程中涉及的技术。 基于深度学习的分类器来识别红绿灯的演示版本 挑战 本项比赛中的挑战目标是，识别出司机使用 Nexa
摘要：本文设计了一种基于AT89C51单片机芯片的交通信号灯控制系统该系统除具有交通灯控制功能外，增加了现场实时控制及交通信号灯故障检测功能，提高了交通灯的智能化、可靠性和实用性，可有效提高交叉口的车辆通行能力。 如今，红绿灯安装在各个路口，成为疏导交通车辆最常见和最有效的手段。这一技术但是，随着社会的不断进步，传统的交通灯的缺陷也日益出现，其设计过于死板，红绿灯交替变换时间过于程式化，达不到道路的最大通行效率是最明显的问题。 文中研究的是以AT89C52单片机为控制器的交通灯控制系统，该系统通过红外接收器
到目前为止，我们已经讨论了 AI 对交通系统的重要性以及强化学习的理论背景。Deep DL 在智能交通系统中的一个主要应用领域之一为交叉口信号控制。大部分已有工作都是面向应用的，因此提出的方法在许多方面会有所不同，例如用应用 deep DL 使用不同的技术提出不同的交叉口模型来监控交通，使用不同的状态-行动-奖励表示来刻画 RL 模型，以及使用不同的神经网络结构等。因此，对不同的方法直接做性能对比通常十分困难。
模式的组成 环境类（Context）: 定义客户感兴趣的接口。维护一个ConcreteState子类的实例，这个实例定义当前状态。 抽象状态类（State）: 定义一个接口以封装与Context的一个特定状态相关的行为。 具体状态类（ConcreteState）: 每一子类实现一个与Context的一个状态相关的行为。
本文旨在通过一个小设计展示SystemVerilog Direct Programming Interface (DPI)的使用。这个小设计模拟了一个交通信号灯，我们将在GUI中查看代表交通信号灯信号的波形并观察Verilog函数和C语言函数调用如何改变交通信号灯的颜色。
交通拥堵是困扰城市居民的老大难问题，尤其是部分老旧城区路段，越来越难以满足出行车辆的日益增长的现状。如何化解交通拥堵呢？本篇就为大家介绍基于智慧路灯杆的“智能红绿灯”应用方案。
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随着城市人口、机动车数量与日俱增，现有城市交通设施已无法满足日益增长的交通需求，再加之城市交叉路口通行效率低、事故预警系统缺乏等因素，城市道路安全事故频发。据相关数据统计，每年因交叉路口交通事故死亡的人数约占总交通事故死亡人数的20%，加快城市智能运输系统建设，加强智能交叉路口管理迫在眉睫。
说到地图，我们从一个简单的问题开始。你最常用的导航地图是什么？可能是你的车载地图或手机地图。
在软件工程的早期，人们与项目的复杂性增长和大型开发团队的管理挑战进行了艰巨的斗争，面向对象编程（OOP）为解决这些问题带来了革命性的解决方案。
随着城市化进程的加快和自动技术的最新发展，交通研究逐渐向智能化方向发展，称为智能交通系统（ITS）。人工智能（AI）试图用最少的人工干预来控制系统。智能交通系统与人工智能的结合为21世纪的交通研究提供了有效的解决方案。ITS 的主要目标是为参与者提供安全、有效和可靠的交通系统。为此，优化交通信号控制（TSC）、自主车辆控制、交通流控制等是研究的重点。
OpenDRIVE是一种高精地图格式，2006年由德国VIRES公司发布，并反复迭代，期间德国戴姆勒驾驶模拟器部门和德国宇航中心DLR也发挥了很大作用。
这个问题很难有客观统一的答案，之前加州机动车辆管理局（DMV）会要求在加州路测的无人车公司，每年提交一次“脱离”报告。
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下），用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 转载请在文章开头注明微信号：shushuojun，谢谢！ 在描述性分析中，介绍过proc report、proc tabulated这几个语句，如何定制输出的结果？字体、背景、颜色？ 本节目录： 5.8 用style=option定制proc print输出 5.9 用style=option定制proc report输出 5.10 用sty
6月13日消息，据国外媒体报道，研究人员称，一种针对交通算法的新型攻击会使得网联车谎报车辆的位置和速度信息，因而对智能城市和交通状况构成威胁，比如造成严重交通堵塞。
该交通灯控制器用于主干道与支道公路的交叉路口，要求是优先保证主干道的畅通，因此，设计要求如下。
2022年4月24日，淄博市城市快速路网建设工作专班、淄博市城市资产运营有限公司发布《山东省淄博市城市快速路网建设项目一期工程智慧交通设施建设项目》招标公告。 建设规模：淄博市城市快速路网建设项目一期工程智慧交通设施建设，包括快速路智慧交通系统与地面系统交通设施工程。快速路智慧交通系统，以“全面感知、重点监管、疏控结合、有效保障”的建设思路，采用先进、开放的“云网边端”系统总体架构体系，建设包括“交通运行智能感知与监测设备、车辆特征识别与行为监管设备、交通信息诱导服务设备、应急状况管控处置设备、快速路智能交
滴滴的智慧交通业务或将成为公司盈利的主要来源。 五一小假期，一年几度的节假日高速堵车盛宴又将开始。 造成这个现象的原因，恐怕离不开如下几个数据，根据公安部交管局的统计数据显示：截至2017年3月底，全国机动车保有量首次突破3亿辆，其中汽车达2亿辆；全国49个城市的汽车保有量超过百万辆，19个城市超过200万辆，6个城市超过300万辆。 如此大的汽车保有量也就延伸出城市交通压力剧增的问题，全国一二线城市早晚高峰的交通拥堵，以及每逢节假日的高速拥堵就成为人们出行时绕不过去的一道坎。在互联网日益发达的今天，科学的
作者 | DavidZh 上周在 O'Reilly 和 Intel 人工智能2018北京大会上，Uber 公司资深软件工程师焦加麟做了关于人工智能在高精度地图制作中的应用分享，并接受了 AI 科技大本营（微信公号:rgznai100）的采访。 焦加麟 2015 年加入 Uber，一直负责地图相关的软件工程工作。进入 Uber 之前，他在微软 Bing 的美国总部从事开发工作。 就目前自动驾驶的发展阶段而言，从 L2 到 L3、从 L3 到 L4，随着车辆对驾驶者注意力需要的减少，高精度地图中的道路数
1. 在Proteus环境下建立原理图，如图1所示，并保存为expandIO.DSN文件。
他们在交叉路口配备可跟踪交通模式的摄像头和传感器，以实时了解交通模式并缓解交通拥堵的情况，目前已经有30个路口配备了这种摄像头和传感器，其中大部分都位于中央商务区，该市计划在未来三个月内将这一技术铺设到80个路口。
在 ITS 的其他应用中引入了几种有用的 deep RL 机制。智能交通系统中 AI 的一个主要应用领域是自动驾驶，其中深度强化学习在该领域起到了非常关键的作用。Deep RL 方法能够应用到自主控制问题的多个方面，包括匝道计量、车道变换、速度加减速和交叉口通行等（见表四）。
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