在世界各地,每年有130多万起致命的汽车碰撞事故。这其中包括易受伤害的道路使用者,如骑自行车的人、行人和骑摩托车的人。IEEE会员Bilin Aksun-Guvenc认为,事故可通过智能手机数据显著减少,尤其关注弱势道路使用者。
Aksun-Guvenc的研究使用智能手机数据向驾驶员和自动驾驶汽车告知碰撞风险。
智能手机配备了一系列传感器,包括GPS、加速度计、陀螺仪、步进计数器和光传感器,可以测量易受伤害的道路使用者的运动。通过智能手机应用程序,这些数据可以精确定位用户的位置、未来位置和出行方向,然后通过空中连接将其广播给车辆。
为什么汽车制造商不直接使用机器视觉来识别行人和其他弱势道路使用者?
汽车制造商确实使用机器视觉和现有的车辆摄像头进行保护,但这些系统无法看到拐角处或通过障碍物,因为它们需要一条视线来检测用户。视觉传感器也会受到照明和天气条件的影响;例如,一些车道保持辅助系统在雨中停用。通信系统较少受到这些条件的阻碍,可以补充机器视觉以改善用户跟踪。
那么,行人的智能手机上需要一个特殊的应用程序吗?司机需要什么吗?这会成为汽车的标准功能吗?
同样的应用程序可以在驾驶员的智能手机上以及易受伤害的道路用户的设备上运行。由于许多用户已经拥有智能手机,因此将这项技术集成到生产车辆中是很简单的。该系统,尤其是2级自动化车辆,可以显著增强防撞措施。
用户的手机如何与车辆通信?
低能耗蓝牙是一个可行的选择,因为它的功耗最小。它允许“广告模式”,即手机在不配对的情况下广播数据,维护用户隐私。也就是说,该技术在通信技术方面是不可知的。蜂窝技术也可以在没有显著延迟影响的情况下实现这一目的。
有可能将这个系统集成到非手机设备中吗?
当然,推荐使用。建筑工人可以携带类似于数字安全背心的信标,而骑自行车的人可以将该系统集成到GPS设备中。这种简单的指路明灯方法将使没有智能手机的儿童受益。
您在设计此系统时面临了哪些挑战?
为了完善我们的方法并评估其全部潜力,有必要在现实世界中部署大量用户。智能手机GPS精度和通信延迟等问题可能会导致误报和漏报,但这些都是可以解决的问题。
这个系统还包括其他应用程序吗?
该系统的通信功能可以在各种情况下提供帮助,例如在大学校园里引导送餐机器人,这些机器人在等待穿过路口时经常堵塞坡道。更好的车辆通信可以缓解这种情况。此外,车与车之间的合作可以增强城市的机动性,有可能取代十字路口的物理交通信号灯。
了解更多:是什么让自动驾驶汽车安全?我们期望他们有多安全?IEEE标准协会致力于根据跟车、道路共享、行人情况、十字路口场景和能见度问题,包括考虑道路规则及其区域和/或时间相关性,为自动驾驶汽车制定最佳安全实践。
好文章,需要你的鼓励
CIO们正面临众多复杂挑战,其多样性值得关注。除了企业安全和成本控制等传统问题,人工智能快速发展和地缘政治环境正在颠覆常规业务模式。主要挑战包括:AI技术快速演进、IT部门AI应用、AI网络攻击威胁、AIOps智能运维、快速实现价值、地缘政治影响、成本控制、人才短缺、安全风险管理以及未来准备等十个方面。
北航团队发布AnimaX技术,能够根据文字描述让静态3D模型自动生成动画。该系统支持人形角色、动物、家具等各类模型,仅需6分钟即可完成高质量动画生成,效率远超传统方法。通过多视角视频-姿态联合扩散模型,AnimaX有效结合了视频AI的运动理解能力与骨骼动画的精确控制,在16万动画序列数据集上训练后展现出卓越性能。
过去两年间,许多组织启动了大量AI概念验证项目,但失败率高且投资回报率令人失望。如今出现新趋势,组织开始重新评估AI实验的撒网策略。IT观察者发现,许多组织正在减少AI概念验证项目数量,IT领导转向商业AI工具,专注于有限的战略性目标用例。专家表示,组织正从大规模实验转向更专注、结果导向的AI部署,优先考虑能深度融入运营工作流程并产生可衡量结果的少数用例。
这项研究解决了AI图片描述中的两大难题:描述不平衡和内容虚构。通过创新的"侦探式追问"方法,让AI能生成更详细准确的图片描述,显著提升了多个AI系统的性能表现,为无障碍技术、教育、电商等领域带来实用价值。