作者 | 神经星星 来源 | HyperAI超神经 By 超神经 内容一览：谷歌在近期发布的介绍可持续发展项目的博客和视频中，介绍了在以色列几个城市中安装了 AI 交通灯，是如何减少汽车空转造成的污染和能源消耗的，以及如何通过 AI 交通灯减少了路口的拥堵。 关键词：Google 智能交通 图像识别 交通预测 谷歌的碳中和：智能通行 Google 在前日于官网发布了一篇名为《Giving you more sustainable choices with Google（谷歌为你提供可持续选择）》的博客文
内容一览：谷歌在近期发布的介绍可持续发展项目的博客和视频中，介绍了在以色列几个城市中安装了 AI 交通灯，是如何减少汽车空转造成的污染和能源消耗的，以及如何通过 AI 交通灯减少了路口的拥堵。
Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart。
谷歌的人工智能平台Alpha Go让AI再次进入了普通老百姓的视野，我记得2016年3月时Alpha Go第一轮测试结果就令大家十分震惊。随着技术的进步，AI的能力一定会越来越强。我们可以看到近两年AI在深度学习方面的技术进展成果显著。今天我为大家准备了一些最近与摄像头相关的人工智能研究成果。
人在驾驶过程中会注意红绿灯的信息，而自动驾驶更离不开红绿灯信息，有了红绿灯信息，自动驾驶车辆才能更好地与车路进行交互。本篇分析 Apollo 6.0 中红绿灯检测和识别中的相关算法逻辑及部分代码实现。
基于机器视觉模块OpenMV采集车道、红绿灯、交通标志等模拟路况信息，实现一辆能车道保持、红绿灯识别、交通标志识别、安全避障以及远程WiFi控制的多功能无人驾驶小车。
但摄像头有着容易受环境影响、缺乏深度信息等缺点，给无人驾驶系统中的视觉感知算法带来了巨大的挑战。因此，如何建立一套高精确率和高稳定性的视觉感知算法，是无人车感知模块的核心问题。视觉感知算法在 Apollo 平台上主要有 3 个应用场景，分别是红绿灯检测、车道线检测、基于摄像头的障碍物检测。
机器之心原创 作者：泽南 毫末智行的 HPilot，不到一年时间就站上了国内智能驾驶第一。 自动驾驶前进的速度，比我们想象得要快一些：今年，全场景辅助驾驶就会在国内落地了。 4 月 19 日，毫末智行在 AI DAY 活动正式推出「城市智慧领航辅助驾驶系统」NOH，并预计将于年中量产落地。 「2021 年，毫末智行提出中国自动驾驶的新范式，也就是毫末智行的致胜公式：以领先的数据智能体系，乘以稳定的量产能力乘以安全，之后再乘上生态的 N 次方。毫末智行的致胜公式源于毫末对自动驾驶行业的深刻理解，是毫末智行自
前一篇文章讲到了 Apollo 中红绿灯算法逻辑和各部分代码位置及粗略流程，本篇文章更进一步去分析具体代码实现。
自动驾驶是人工智能当前最热门的方向之一，也是未来将对人类生活会产生重大影响的方向。机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI将以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
近日网上疯传的一条推文显示，一辆特斯拉汽车将月亮误认为是红绿灯中的黄灯。 特斯拉的全自动驾驶技术以前也闹过类似的乌龙事件。 车主们表示，他们的车子还被广告牌和汉堡王招牌愚弄过。 特斯拉首席执行官Elon Musk多年来一直承诺完全自动驾驶的汽车指日可待。 但他公司的全自动驾驶（Full Self-Driving）技术依然名不副实。尽管Musk的目标是最终使这套系统比人类驾驶员更安全，但它目前在识别任何人类驾驶员一眼就能看出的物体上都失败了。 比如说，上周四一名特斯拉车主在推特上发布了一段视频，视频显示他的
在低级别无人驾驶中，一般就是辅助倒车，辅助驾驶，辅助避让。或者说多数情况无人驾驶都是在特定的场景，如常说的高速场景。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ✦ 一周简讯 ✦ LiveKit 1.0版发布 我们使用LiveKit的目标是构建一个所有人都可以访问的端到端的开源 WebRTC 堆栈。经过 20 个月和近 1000 次提交后，LiveKit 1.0 版发布了。在这篇文章中，我们将深入探讨端到端流优化，这是 LiveKit 1.0 的一个特别令人兴奋的方面。基于 WebRTC 的会议软件通常难以应付只有少数参与者的会议。详情：https://b
理论上来讲，可以在车载系统检测和获取所有道路信息(可行驶路径、车道优先级、红绿灯与车道的关联关系、车道与人行横道与红绿灯的关系等)，但是目前的AI能力无法保证实现很高的MTBF(Mean Time Between Failures, 平均无故障时间)，所以需要提前把这些信息都准备好。
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。
中国的房价已经成为一门让人看不清、摸不透的玄学。最近跟不同城市朋友聊天，发现人们对于房价的看法截然不同，看涨的人言之凿凿、杀跌的人头头是道。2017年春节之后，各大城市纷纷上马史上最严限购政策，楼市去向何方更是让人疑惑。不过，如果下次讨论房价，或许可以参考一下今天本文要讨论的这份报告：百度地图《2017年第一季度中国城市研究报告》。 讨论房价不可错过的报告 与大家主观印象一致的数据就先不说了，我们来看看这份报告中的一些比较有意思的数据： 1、人口吸引力，广州超过上海！ 排名Top10城市中，长三角、珠三角
在城市道路环境下，高精地图生产分为数据采集、数据处理、元素识别、人工验证四个环节。
一、进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后，就会一股脑的想着法子去减少误差。想法固然好，但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法，具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例，假设我们的模型表现的还不错，但是依旧存在误差，预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫。这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器，或者其他的办法，反正就是要让分类器更好地区分狗和猫。 但是现在的问题是，假如错误分类的100个样本中，只有5个狗样本被错误
前言 变更是网络运营中最常见的工作之一。过去，想要在变更过程中监控网络质量变化，变更人员需要自行准备样本进行质量探测，同时逐个打开变更设备的流量视图以及关联区域的业务探测曲线，并在实施过程中实时关注这些页面。实施完成后，根据经验确认无异常，即结束变更。看起来行云流水又风平浪静的一次操作，往往在变更结束后却收到业务报障，此时才忽然发现变更存在异常，然后紧急回退来恢复业务，但从业务受到影响开始，到变更回退后业务恢复，影响时间已非常长，已经造成了严重网络故障，影响用户体验。如果能给变更加个“护身符
交通信号灯是指挥交通运行的信号灯，也称红绿灯，由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示。三种颜色的指示灯亮的时间并不是随意设置的，合理的设置各个指示灯的时间，可以有效地疏导交通流量、提高道路通行能力，减少交通事故。本文主要通过使用博途软件、西门子S7-300编辑红绿灯的控制逻辑程序来讲解指示灯控制流程工作，以便在后续的研究过程中更熟悉设备运行。
多功能智慧杆的优势之一在于模块化的功能组合，能够根据场景需求自由搭载硬件外设，开发专项功能。比如在十字路口的多功能智慧杆，可以选择搭载AI摄像头、智能红绿灯、显示屏、环境传感器等设备，实现基于现场车况的智能交通灯调控。
我们知道Python中多进程是相互执行互不干扰的，但是如果多进程之间需要对同一资源对象进行操作或者多个进程之间有相互依赖的，那就需要一个共享变量供多进程使用。Python multiprocessing 多进程之间相互协调的方式有如下几种: Lock:锁,Queue:队列, Semaphore:信号量 ,Event:事件，Pipe:管道 。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】大半夜的，四下无人又没车，为何还要我等这么久的红灯？这两天，马斯克也在思考这个问题。 对于社畜来说，大城市的交通无非分为两种：白天不让上班；晚上不让回家。 时间来到后半夜，随着时间的推移，车流逐渐稀疏。然而，为啥卡在路口的时间反而还变长了？ 最近，一位老哥抱怨说，凌晨的路上连辆车都没有，但是自己却需要在空无一人的路口默默地等待20分钟，红灯才会变绿。显然，红绿灯应该交给AI去控制。凌晨两点多，不知道是不是也在路口等着漫长的红绿灯，马斯克也深表赞同
这简直就是，今年GPT-4刚刚发布时，Greg Brockman所展示的多模态能力。
前面两个章节学习了 CountDownLatch 和 CyclicBarrier ，他们都是递减同步器，今天学习递增同步器 Semaphore。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2022年车主翘首以盼、车企们都在争夺的产品是什么？ 城市辅助驾驶，带自主领航的那种。 为啥？ 红绿灯路口、环路、人车混行都能自主应对，设置好导航，驾驶员就能完全解放，只扮演安全员的角色。 绝大部分车主最枯燥、最疲惫的驾驶体验，解决了。 但城市道路上辅助驾驶的落地难度，绝对可以称得上目前乘用车智能驾驶量产的“圣杯”。 异形目标、不同交通标识、模糊的车道线等等对感知能力挑战巨大；违规通行目标、复杂路口的博弈…对AI的认知决策能力要求，与L2不可同日而
本文介绍一种更复杂的方式，在地图上叠加红绿灯。下图左侧的表格条件格式不仅红绿灯标注了地区的指标达成状况，而且红绿灯的位置和地区对应。右侧是新卡片图显示效果。
汉东省政法大学附属中学所在的光明区最近实施了名为“智慧光明”的智慧城市项目。具体到交通领域，通过“智慧光明”终端，可以看到光明区所有红绿灯此时此刻的状态。小明的学校也安装了“智慧光明”终端，小明想利用这个终端给出的信息，估算自己放学回到家的时间。
编译|王婧 丁一 校对|丁雪 姚佳灵 前言 让我们以一个小练习开始本文。请拿出笔和纸，一有答案就写下来。不要反复思考，应该在15秒内完成。 请在纸上写下对于“一个成功的数据科学家需要哪些技能？”的问题的答案。 很多读者可能已经写过代码，有着关于分析工具、统计学等等的知识。要成为一个成功的数据科学家，这些当然是必须的，但还远远不够。 区分一名分析学家/数据科学家好坏与否的最重要的技能之一是：面对复杂问题，确定分析框架，简化假设，分析问题，然后找到解决方案。至于那些分析工具只是用来解决问题的手段和方法而已。 在
近几年，随着自动驾驶、车路协同等概念的日益火热，地图厂商、传统汽车厂商以及有互联网背景的“造车新势力”纷纷加入了智能升级的探索之路。为了使智能驾驶更安全更可靠，实现高精度、实时感知周围环境的技术至关重要，该技术不仅可以精准快速地识别车道线、行驶区域、行人、车辆等，而且将车辆行驶路线“画”在地面，为驾驶人员提供车距监测、行人预警、车道偏离提醒和红绿灯提醒等一系列安全辅助功能，助力驾驶系统进行高效的决策。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模
作者：陈光 上汽集团 | 高精度地图&环境建模工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 在社交媒体上红极一时的Tesla AutoPilot功能，并还没有达到自动驾驶的L3的级别。其在高速公路上的自动驾驶技术可以理解为：ACC自适应巡航 + LKA车道保持辅助。 那为什么达不到L3甚至以上的级别呢？答案是：没有高精度地图。 Q：为什么没有了高精度地图，自动驾驶寸步难行？ A：因为高精度地图不仅仅是地图，更给了无人车上帝视角。 1.传感器的性能边界 车载传感器的性能边界指的不仅是测量范围，还有面对不
扩展：https://blog.csdn.net/hobbitdream/article/details/81124720
我一直习惯走天桥的这条路，但是路上我经常看到更多的人是去走红绿灯那条路，刚开始不是很理解，为此我特意用地图对比了两条路线，发现红绿灯那条路近一些，这个应该是主要原因吧，另外不用爬桥，应该也有一定的关系。
“无人车长大了！”，“无人车能自己赚钱了！”，“无人车成精了吗”......这是不少网友观看上述视频之后的感受。
一分钟AI 柯洁战胜AI求报道 称与zero下差距不会超过3子 小米MIUI 10全面启动 主打人工智能人机交互 AI医药研发公司晶泰科技完成1500万美元B轮融资，红杉领投，谷歌跟投，腾讯追加投资 微软扩大蒙特利尔研究实验室，任命了一位新的研究总监，并计划未来两年内创建一个由75位AI专家组成的团队 谷歌将在巴黎成立AI研究中心，CEO皮查伊警告AI军事化：“AI的军事化不大可能给任何一个国家带去长久优势。” 搜狗发布两大AI产品，从听觉、视觉、对话、问答、翻译五个方面布局人工智能。 特斯拉再出Aut
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一次遇红灯，一路都红灯。 家人们，提到通勤堵车，那种等待的痛苦是否依旧历历在目？ 还真别说，这种难受劲儿，每天经历的人可不在少数。 央视最新曝出来的一个极端通勤数据直接上了热搜： 我国超过1400万人忍受着单程耗时超过60分钟的极端通勤！ 这背后的原因，刨除“住得远”这个硬伤之外，“交通拥堵”明显成为罪魁祸首。 开车通勤的人最怕一路遇红灯“走走停停”，哪怕是打车，很多司机师傅也会为了选择信号灯较少的线路。“躲”红灯变成了一场人和路口的博弈。 难道就
百度在12月30日09:00左右开放了Apollo 2.0的代码，新开放的模块包括Security，Camera，Radar和Black box。此次更新将能实现简单城市路况的自动驾驶功能？ 链接如
Perception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135113.html原文链接：https://javaforall.cn
注：车辆检测红绿灯状况的时间与通过改变count计数来改变红绿灯的每次count增加的时间可以随意设定。
OpenAI 最近官宣的多模态大模型 GPT-4o 再一次引发了热议，近年来对多模态的处理能力被认为是通往 AGI 的必经之路。虽然关于 GPT-4o 的训练方法尚未公布，但从 CLIP 双模态模型的训练上我们可以窥见端倪，将不同模态但相互关联的数据提取特征，转为固定维度的向量输入给模型，然后通过对比学习的方式调整模型参数进行模态间融合。
大家好，前几天的时候写过一篇滴滴和自动驾驶的文章，大家反响很好。有些小伙伴在后台给我留言说让我详细讲讲自动驾驶，倒不是我不想讲，而是确实没干过。好在我虽然没吃过猪肉，但之前听过很多大佬的内部分享，也算是看过猪跑了，就把我了解到的结合一些我自己的思考分享给大家。
主讲人：朱继志 | 眼擎科技创始人兼CEO 张康 屈鑫 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 6月14日晚，量子位邀请到眼擎科技创始人兼CEO朱继志，从视觉成像、动态范围等角度讲解了如何设
前面的文章分析了 Apollo 6.0 代码中如何进行红绿灯检测，这篇文章介绍另外一个感知任务：车道线检测。 相关的文件路径整理如下：
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
首先，我们可以肯定的是太阳东升西落是肯定会发生的，我们称为确定现象。而在十字路口遇到红绿灯的颜色可能是红色，可能是绿色，可能是黄色，这个是不确定的，我们称之为随机现象。对随机现象做的一次实验，我们称为随机实验。虽然在十字路口会遇到什么颜色的灯，我们不知道，但是所有的结果，我们是可以预见的(红、绿、黄)，这又表现出了一定的确定性，而且这种实验，我们是可以重复的。而一男一女牵手后在一起的时间也是一个随机现象，他们可能马上就分手，也有可能一生一世。
LaneLets是自动驾驶领域高精度地图的一种高效表达方式，它以彼此相互连接的LaneLets来描述自动驾驶可行驶区域，不仅可以表达车道几何，也可以完整表述车道拓扑，同时可以集成交通规则和人的驾驶习惯。
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