Extending the Detection Range of Vision-Based Vehicular Instrumentation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a novel vision-based detection system able to extend the detection range of vehicles or mobile robots. The proposed system is used to detect and track moving targets from near-to-far ranges and covers a wide range of more than 130 m without decreasing detection accuracy. Typical examples of targets include traffic signs, vehicles, animals, and pedestrians. In this paper, the detection and tracking of moving pedestrians from near-to-far ranges is investigated. The proposed system is composed of two identical cameras. The first camera is equipped with a short focal length lens to detect and track pedestrians in near-to-mid range, and the second camera with a long focal length lens is used to detect and track pedestrians in mid-to-far range. To synchronize the detection results of both cameras and to eliminate repeated measurements, two synchronization algorithms were developed. The tracking process is applied after the detection, and it is used to track and predict the future motion and direction of pedestrian. To prevent vehicle-target collisions, two algorithms that generate alert and danger warnings are developed. A mathematical model based on the fundamental physics of the camera and lens is developed to illustrate the feasibility of our work. Finally, we conducted many experiments in large open-air parking lots and on Ottawa roads to show the applicability of our system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle