Traffic Incident Detection Based on mmWave Radar and Improvement Using Fusion with Camera
Notice bibliographique
Résumé
Improving traffic efficiency and safety is the goal of all countries due to the increasingly congested road environment worldwide. The progress of intelligence has promoted the development of the transportation industry. As the first step to intelligence, perception technology is an important part to realize intelligent transportation. Accurate and efficient traffic management systems, such as the automatic control of traffic lights at urban intersections or highway emergency disposal, need the support of advanced environmental sensing technology. In the application of traffic perception, millimeter wave radar and camera are two important sensors. Radar has been widely used in traffic incident perception due to its all-weather working capability; however, there are problems such as inability to detect stationary targets and poor target classification performance. Camera has the advantages of accurate target angle information measurement and rich details, but there are problems of inaccurate ranging and speed measurement and performance degradation in harsh weather conditions. Considering the complementary characteristics of the two sensors in information, an improved incident detection method based on radar-camera fusion is proposed. This method combines the advantages of millimeter wave radar and camera and improves the robustness of the traffic incident detection system. The detection performance is verified in the real experiment. The results show that the detection accuracy of the proposed fusion system is better than that of a single millimeter wave radar in all scenarios, and the accuracy is improved by more than 50% in some cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».