道路識別演算法

1. 美國留學 智能控制專業研究生

基本你的定位應該屬於EE或ECE下邊的CE。
從申請難度來講。EE或ECE申請難度小於CS。
從PHD申請全獎的成功率來說，現在科技發展的這么快，自動化廣泛運用。。。。（片湯認知的話就不說了）申請哪個方向其實並不是重中之重。最重要的是，你所掌握的技術，能給那個教授幹活，創造價值。那個教授最需要你這種背景的學生。我前年有個學生和你同專業，研究生背景。最後他的那是RPI交通工程PHD全獎。當然他申請的方向也比較雜，有EE\ME\環工。
申請PHD，一個好老闆比一個好的方向，好的學校排名都重要。所以大量的信息搜集是必需的。你不仔細的看他們的研究課題，你就很難對他們下手（陶瓷）。知己知彼才能百戰不殆么。
我文庫里放了一篇關於自動化申請的文章—《自動化申請分析》，你可以去看一看。。。

美橋留學-武楊

2. 交通標志識別系統

車輛安全系統的交通標志識別系統通過特徵識別演算法，利用前置攝像頭組合模式識別道路上的交通標志，提示警告或自動調整車輛運行狀態，從而提高車輛的安全性和合規性，提醒駕駛員注意前方的交通標志。

3. 導航是根據什麼發明出來並能精準的知道每條路的

說到導航系統，一般就會聯想到 GPS。GPS 又稱為全球衛星定位系統，是美國開發的衛星定位技術。這套衛星定位系統基本設計共有 24 顆衛星（目前運作中的衛星為 31 顆，由於衛星的壽命長短不一，美國每年都會發射一些衛星來更新這個系統）。

這些衛星繞行在地球四周，並分布在 6 個平面上，由於其衛星軌道經特殊的設計與安排，使得 GPS 接收器在地球上約 98% 的位置，只要不被障礙物遮蓋，都可以接收到至少 4 顆以上衛星的訊號。而之所以需要至少 4 顆以上衛星的訊號，主要是作為 3 顆衛星的三角定位使用，與 1 顆的輔助定位。

要決定你的所在位置，需要利用衛星的三角定位原理。要做到三角定位，首先要量測你和衛星的距離，要測得兩點的距離，可由速度和時間差間接求得（距離＝速度x時間）。因為衛星會不斷向地表發送訊號，地面上的 GPS 接收器也會不斷接收衛星訊號，所以藉由衛星發送訊號與地面接收訊號的時間差，乘上已知訊號的傳送速率，就能得到衛星與地面 GPS 接收器的距離。

例如建築物的角落、燈柱及道路標志等， 也會偵測車道標線、方向箭頭、行人穿越道、停車線及路緣。與來自 GPS 的相關定位資料結合後，即可建立一份詳盡的路線影像，如此可大幅提升對每條路的精準識別。此外，這些資料還可以隨時更新與提供實時的路況。

4. 車牌字元識別演算法原理是怎樣的

原理就是通過攝像機拍攝道路上行駛的車輛圖像進行車牌號碼的識別，過程涉及：車輛檢測—圖像採集—預處理—車牌定位—字元分割—字元識別—結果輸出。

• 輛檢測：可採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過，並觸發圖像採集抓拍。

• 圖像採集：通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、採集。

• 預處理：雜訊過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。

• 車牌定位：在經過圖像預處理之後的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區域。

• 字元分割：在圖像中定位出車牌區域後，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字元區域，然後根據字元尺寸特徵進行字元分割。

• 字元識別：對分割後的字元進行縮放、特徵提取，與字元資料庫模板中的標准字元表達形式進行匹配判別。

• 結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。

5. region-dependent segmentation是什麼意思

region-dependent segmentation
中文釋義： 區域分割

雙語例句：
1. Then we detected and tracked vehicle with the result of region grow segmentation algorithm.
基於區域生長結果對車輛進行檢測與跟蹤,並給出了相應的實驗結果.
來自互聯網
2. A new region segmentation algorithm is presented in this paper.
文章提出了一個圖像區域分割演算法.
來自互聯網
3. Image segmentation is the key step in region - base image retrieval.
圖像分割是基於區域的圖像檢索技術的關鍵步驟.
來自互聯網
4. Computer simulation for region segmentation and control is fulfilled ring the plastic surgery.
用計算機模擬了整形手術過程中對目標的任意區域分割與控制.
來自互聯網
5. Traditional road detection algorithms are classified into three groups: region segmentation, feature - driven and model - driven.
傳統的道路識別演算法分為區域分割的方法 、 基於特徵的方法和基於模型的方法.

6. 基於視覺的車道檢測方法

傳統的檢測方法與單目視覺檢測都存在檢測精度不高，魯棒性不夠等問題．提出了一種基於立體視覺的道路檢測演算法，消除了對道路的一般性假設。對三維道路狀態能進行快速有效地檢測與跟蹤．保證行駛的安全性．關鍵詞：立體視覺；道路識別；道路跟蹤；擴展卡爾曼濾波

7. road profile identification在汽車用語中是什麼意思

「road edge identification」譯為未確定詞的雙語例句

In the paper,a road edge identification algorithm is developed .
為了提高道路識別的魯棒性和抗干擾能力 ,提出了一種道路邊緣識別演算法。

8. AI駛入「高速路」：交通AI化的應用場景與實例

作者：崔雪薇

《中國交通信息化》記者 崔雪薇當前，新一代通用技術的產業革命正在興起，為數字化、智能化生產和生活帶來了顛覆性的改變。經歷了新一波的發展浪潮，人工智慧（AI）已無所不在地滲透到人們的生產生活中，當仁不讓地成為新一代通用技術的代表。「新基建」風口下，圍繞「AI+」打造的新應用、新業態、新模式不斷涌現，人工智慧充分發揮了「頭雁」效應。
作為「新基建」大潮的重要抓手，智能交通領域備受矚目，人工智慧、5G、工業互聯網等數字化技術為交通帶來的發展理念、管理模式和服務體驗迎來了全局「智變」。如今，各地高速公路的智慧建設如火如荼，隨著全國高速公路正式邁進「一張網」運營時代，AI在高速路上的應用，駛入了高速發展階段。本文結合第二十二屆中國高速公路信息化大會上的經驗分享，對人工智慧在智慧高速上的融合應用進行了簡單梳理。

隨著撤站工作的圓滿收官，全國高速公路實現了「一張網」運營。在此形勢下，路段經營單位對運營管理產生了新的訴求：（1）希望在技術、服務、管控、協同等方面進一步突破，推進少人、無人化的「高效經濟」收費場景實現；（2）既要實現路段的精細化管理，又要做到通行費應收盡收，確保自身權益；（3）路段海量、多元的路網設備、設施急需智能化、自動化技術的保障與支撐，確保邊、端設施安全、穩定運行。為解決上述痛點問題，招商華軟信息有限公司依託「AI+雲」技術，構建智慧收費2.0版本，全面賦能路段的收費稽核、運營分析、運維管理、運行監測及基礎收費業務。

AI+雲，突破嘗試

招商華軟打造了統一的智慧收費雲平台，將收費業務及相關運管業務遷移上雲，高效實現各業務之間的多維協同管理。在該平台的賦能支撐下，還利用高智能的車道機器人為路段經營單位打造了無人收費站解決方案。
無人收費站是「AI+雲」場景化應用的突破性嘗試，是路段實現降本增效的實用舉措，也是智慧收費發展的必經階段。前端車道機器人的AI能力與雲端智慧收費雲的統籌能力相結合，極大提升了目前車道收費的服務價值。

無人收費，彰顯智能

車道機器人是無人收費站的智能化前端AI設備，整機通過集成車道收費所需的多種硬體模塊，輔以人機交互工程設計，藉助邊緣計算、智能語音、4G/5G等技術手段，實現收費站現場無人化自助收費和特情自動化處理。
無人收費站解決方案實現了前端設備智能化、現場支撐全面化、後台系統智慧化、運營投入經濟化。相對於傳統的無人收費模式，其具備以下突出能力：適用於多種車道應用場景的收費模式，如ETC收費、MTC收費、混合收費等，支持ETC卡、微信、支付寶、雲閃付等多種非現金支付手段，未來將具備接受現金支付的能力；集成人工智慧單元，支持與車主進行智能語音交互，在現場無人介入的情況下也能快速定位用戶問題，為車主提供便捷有效的客戶服務；同時，可大幅減少路段經營管理單位的人力成本支出。

示範應用，加速落地

目前，招商華軟智慧收費雲平台已經在招商公路廣西桂林公司及周邊路段落地應用，且運行效果良好，基本滿足了日常收費、監控、稽查分析和運維工作的需要，極大提升了路段的運管工作效率。佛山一環西龍收費站北行出口收費廣場已開通無人收費的機器人示範車道；哈大高速各條車道的車道機器人也已安裝完成並投入使用。
在實際的車道收費應用中，95%的收費業務均可以通過車道機器人的高智慧邏輯處理能力來完成。對於不到1%的需要現場處理的問題，可通過步兵式作業工具「綜合服務回控終端」提供服務。

2019年11月13日，交通運輸部辦公廳發布《全國高速公路視頻聯網監測工作實施方案》和《全國高速公路視頻聯網技術要求》，提出加快推進「可視、可測、可控、可服務」的高速公路運行監測體系建設，深入研究人工智慧等先進技術在視頻聯網監測領域的應用，在2021年6月實現智慧監測。視頻監控為運營管理效率和公共服務能力提升發揮了積極的作用，隨著海量視頻數據的不斷累積，如何實現實時檢測、動態監視、智能控制、及時服務、准確預測的智慧監測成為當前技術領域面臨的重要挑戰。山西交通職業技術學院的張海亮博士依託山西高速的視頻聯網建設，分享了AI技術在高速公路視頻雲聯網中的應用。

深度學習，大顯身手

從架構來看，高速公路視頻聯網採用雲、邊、端三層架構。其中，邊緣智能分析系統採用新一代視頻交通事件智能監測系統，具備隨時接入、實時分析、實時報警、准確率高等特點。隨著數據的不斷積累，系統運行時間越長，識別演算法越智能，檢測准確率越高。基於深度學習技術，系統可實現以下功能。
交通事件及交通流檢測：採用基於深度學習技術的多目標檢測、目標跟蹤演算法，通過接入高速視頻雲聯網的視頻數據，邊緣智能分析系統能夠實現道路擁堵、交通事故、車輛逆行、違規停車、行人闖入、拋灑物、變道、施工、煙火、團霧、佔用應急車道等交通事件，以及交通流量、交通參數等交通態勢的分析。車輛結構化分析：通過智能演算法，提取車輛特徵數據，實現車輛結構化分析，應用於車輛研判、違法處罰、逃費檢測、收費稽查等業務。視頻質量診斷：通過圖像識別演算法，進行視頻畫面質量診斷分析，巡檢評估外場設備狀態，及時發現設備問題，快速應對。

數據分析，高效管理

省級雲平台通過「AI+大數據」技術，融合路段視頻數據、邊緣智能分析系統的海量感知數據，通過海量數據模型訓練和深度學習，進行數據計算、數據分析、數據挖掘、綜合研判，實現智能監管、交通態勢分析、預測預警、應急處置等智慧監測應用。同時，通過數據門戶向外部系統和應用提供數據目錄、API、數據應用和可視化展示。
高速公路視頻聯網後的大數據分析不僅能夠實現行業運行態勢實時監測、預測預警，還能夠為行業運營管理決策提供科學依據，也能夠對職能和業務流程監管、分權分域管理、可視化業務展示提供數據支撐，提高運營管理效率。在邏輯架構上，基於AI的省級智能預警平台與省級視頻雲平台一同部署在省中心，基於前端信息採集終端設備、路段視頻上雲、視頻大數據智能分析應用平台，實現雲聯網視頻數據的融合應用。

試點山西，成效顯著

近些年來，山西高速一直積極開展高速公路智能運行監測相關研究，特別是對高速公路視頻聯網智能分析系統和平台做了大量基礎性工作。基於AI的智能平台在具體實際應用中取得了理想的效果。系統平台建設以最先進的高性能GPU集群為物理載體，首創分布式深度學習演算法及多任務神經網路模型，極大地提升了系統的精準性和並行效率，使系統具備極高的先進性，體現在以下4個方面。
（1）見多識廣，通過對海量訓練樣本的深度學習，以及隨著系統部署、應用的增加，系統准確性越來越高。（2）平台先進，系統採用了基於數據流的大數據計算引擎Yita，使用神經網路分布式訓練平台，提高了收斂速度，縮短了訓練時長，提高了模型迭代效率。（3）演算法超前，研究開發了多種演算法，能夠實現對交通事件、車輛信息的准確識別。（4）持續進化，在具體系統應用過程中，系統檢測結果通過人工確認後，不斷增加正負樣本，可以持續學習，不斷進化。

福建省高速公路信息 科技 有限公司的黃來榮高級工程師在會上分享了福建省基於人工智慧和物聯網的省級聯網收費運行監測系統方案。省界收費站取消後，ETC費顯系統進行了優化，福建省聯網收費系統整體運行平穩。聯網收費對運行監測依賴度高，主要體現為在線計費、狀態名單同步、全網最小費額下發、門架計費模塊升級等，存在點多面廣、監測內容多、設備種類復雜、運行監測要求高等難點。因此，需要有一套系統的工具對車道、門架、後端系統進行快速問題診斷，提高系統運維效率和准確性。福建省高速公路將原有的收費運維管理系統、ETC車道運行監測系統和ETC門架運行監測系統進行融合，已成功上線福建省高速公路聯網收費運行監測系統，保障了聯網收費各層級系統的正常運轉。

目標明確，功能完備

省級聯網收費運行監測系統建設主要圍繞以下4個目標：提升ETC客戶服務水平；保障單位和多省交易，實現「分段計費，出口統一收費」；促進廠商提升產品質量和售後服務水平；提高日常機電維護水平。
建設內容有：車道系統運行監測，包括車道設備監測、車道工控機監測、車道數據監測、車道交易監測；門架系統運行監測，包括ETC門架設備監測、門架主機監測、門架數據監測、車道交易監測；後端系統運行監測，包括後端設備監測、後端主機監測、後端應用監測、後端數據監測；系統告警，包括分級分類告警、嚴重告警置頂提示、告警推送；運行監測工具，包括系統升級類檢查工具、參數下發類檢查工具、故障診斷類檢查工具。

智能分析，科學預警

系統使用NumPy、Pandas和基於機器學習的scikits-learn等組件，可通過決策樹回歸演算法分析故障原因；通過k-means聚類演算法尋找離群點，分析並預測門架或車道 健康 狀態；通過樸素貝葉斯演算法預測設備故障，需提前進行設備養護，從而進行如下智能分析。
1、廠商主題分析按設備廠商進行分類，統計交易成功率、捕獲率、異常量等數據，促進設備廠商提供高品質產品、提升售後服務水平。2、用戶主題分析（1）同行介質狀態：提示OBU低電、鎖死、損壞或即將超出有效期待等。（2）充值提醒：當儲值卡低於用戶常規形成一定比例時進行充值提醒。（3）新狀態名單提醒：當用戶被列入狀態名單時進行提醒。（4）形成規律結合用戶服務：根據用戶的形成規律，提供路況信息、沿途服務（如服務區）信息等。（5）連續異常提醒：當某一OBU在車道和門架上異常交易達到某一閾值時進行用戶提醒，召回檢查。3、故障預測預警（1）車道系統故障預測：通行效率下降、異常交易比例提高可能預示著車道系統故障；車道車牌識別率下降可能預示著牌識故障或需要進行維護調優。（2）門架系統故障預警：門架異常交易比例提高、捕獲率降低通常預示著門架系統出現故障；某一車道的RSU或牌識捕獲率下降通常預示著該設備故障或需要進行及時維護。（3）設備與環境關聯預警：通過聚類分析或關聯因素分析，識別設備與環境的規律關系，如跳電與雷雨天氣的關系、車牌識別率與天氣的關系等。

隧道存在空間封閉、事故多發、處置困難、防控薄弱等痛點，亟待在現有技術基礎上開發新的隧道風險防控技術與裝置。在「新基建」的東風下，一套支持動態巡航、兼顧高精度與實時性的智能交通巡檢系統平台應運而生。重慶交通大學的馬慶祿副教授在會上對該平台進行了介紹，該平台能夠實現滲水檢測、裂縫檢測、隧道內環境檢測；實現交通事故巡檢，交通運行狀態、重要交通基礎設施以及交通量、車速等交通參數的實時檢測及分析處理。檢測精度均大於80%。

融合創新，提質升級

作為該平台的前端設備，隧道雲智能巡檢機器人融合了人工智慧、5G、虛擬現實、工業物聯網技術，依託高端 科技 手段，提質升級隧道智慧管養水平，積極響應國家的「新基建」政策。
隧道雲智能巡檢機器人採用邊緣人工智慧技術，與傳統的基於雲的計算方式相比，該技術在計算和信息生成源的物理接近性方面帶來了低延遲、能量高效、隱私保護、帶寬佔用減少、及時性和環境敏感性高等優勢，使隧道巡檢機器人感知更敏捷，風險識別與應急決策更智能。5G具有大帶寬、低延時的傳輸能力，平台建立基於邊緣設備的區域性高速容量5G傳輸網路，集成紅外熱像儀、激光/毫米波雷達、高清全景攝像機等各種尖端技術， 探索 5G網路在公路隧道中的應用示範。

智能巡檢，安全高效

雲智能巡檢機器人助力「新基建」與「交通強國」加速推進，實現路橋隧全天候、無人值守下的智能巡檢，可最大限度提高隧道安全性。相比傳統人工巡檢，其具有以下優勢：
（1）通過雲智能機器人將照明、通風、消防等機電系統網聯於一體，實現自適應聯控；（2）利用機器人配載激光雷達、熱像儀等感測器，對裂縫、滲漏等災害動態感知；（3）機器人可以第一時間抵達現場，實時遠程交通監控、應急救援與疏散指揮。

2020年一場突如其來的疫情對「新基建」提出了非常迫切的要求。疫情的遠程化、無接觸、智能化應對刺激了新的市場需求，倒逼傳統產業加快數字化轉型的步伐，智能交通的建設也因此成為城市發展實打實的剛需。作為「新基建」的主要內容，以人工智慧為代表的「雲大物移智」等新技術的深度融合碰撞，形成了新一代信息基礎設施的核心能力。交通AI化是大勢所趨，除本文所述內容，AI在城市公共交通、自動駕駛等領域同樣發揮了不容小覷的作用。在智慧高速領域，AI在雲、管、邊、端全面賦能，給收費、稽核、監控等應用場景帶來了全新升級，駛入高速，上橋入隧，無所不在。 科技 的迭代速度令人瞠目，5G浪潮迅猛來襲，流量的爆發將帶動數據處理分析能力的發展，人工智慧也將迎來新的機遇和挑戰。隨著新一代信息技術的飛速發展，條條大路都將被賦予強大的顛覆性力量，通向無邊無界的智能未來。

（原文刊載於2021年第3期《中國交通信息化》）

9. 千方交通事件檢測一體機運用了什麼演算法

千方科技交通事件檢測一體機共計21種演算法支撐，其中13類交通事件類型識別：拋灑物檢測、交通事故、緩行檢測、機動車駛離、擁堵檢測、煙火檢測、起霧檢測、異常停車、非機動車禁闖、佔用應急車道、行人禁闖、逆行檢測、道路積雪檢測；
8大交通流量參數檢測：車流量、平均速度、時間佔有率、空間佔有率、車頭時距、車頭間距、排隊長度、交通狀態。還有不明白去問網路。

10. 怎樣實現自動駕駛的技術路線

在自動駕駛技術方面，我們可以依靠環境感知、高精度語義地圖、數據驅動的駕駛決策和產品級軟體實現自動駕駛。

Momenta正是通過這些核心技術，讓無人駕駛成為可能。

一、環境感知

道路識別：在黑暗、逆光、惡劣天氣和缺乏清晰的車道線的情況下，做到高性能地識別多個車道、交通標志和信號、可行駛區域。