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但依然无法大量分析数据、预测未来路况,实时

2019-09-11 18:26

近日,加拿大滑铁卢大学的研究人员开发了一种计算机视觉和人工智能辅助的冬季道路状况监测系统并开展了试点工程,使用低成本、非专用的硬件,如机器视觉相机和温度传感器,实时收集处理和传送道路状况数据。与现有解决方案相比,该系统可安装在各种车辆上,对道路状况进行更客观的评估,并且路况监控的时空覆盖范围更广。

近日,加拿大滑铁卢大学的研究人员开发了一种计算机视觉和人工智能辅助的冬季道路状况监测系统,使用低成本、非专用的硬件(如机器视觉相机和温度传感器)实时收集处理和传送道路状况数据。与现有解决方案相比,该系统可安装在各种车辆上,对道路状况进行更客观的评估,并且路况监控的时空覆盖范围更广。

这时很多高档车选择了HID氙气灯作为标配,环保、安全并且寿命长,特别是对加强夜晚驾车的安全系数有很大帮助。

芯科技消息,韩国成功开发新的AI技术,该技术能够预测每5~15分的道路状况,能预测的道路状况更加详尽,目前已将该技术应用于韩国地方路况广播。

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机械视觉在我国应用状况

HID氙气灯(HID,High Intensity Discharge,高压气体放电灯 )内部充满包括氙气在内的惰性气体混合体华夏汽配网编辑,没有卤素灯(halogen lamp)所具有的灯丝。其发光原理是通过启动器和电子镇流器,在两个电极之间构成电弧并发光。

澳门新濠新天地3559,据韩媒《ZDNet Korea》报道,由高成安所带领的UNIST电气电子计算机工程部的研发团队表示,利用AI掌握交通堵塞的原因后,就能预测周遭的未来路况,并以此开发出能视觉化的系统。

其实机械视觉技术不仅在道路监测中发挥着重要作用,在其它各领域中也有广泛应用。大规模的应用领域由最初的电子、制药行业,逐步扩展到包装、汽车等领域,而且在交通、印刷等行业也有大量应用。

氙气灯供应的灯光亮度是卤素灯的3倍,而消耗的功率只有其一半。鉴于机车系统有限的输出功率,低功率就显得特别主要,并使得节约下来的功率能够用在其它功能。并且,由于更少的功率消耗表明着更少的耗油量,这一系统还是环保的。

该系统与美国普渡大学、亚利桑那州立大学共同开发,目前实际应用在韩国蔚山交通广播中,未来将慢慢普及到光州、大田、釜山及仁川等地。高成安也指出,虽然各地的自治团体拥有智能型运输系统等系统能搜集交通信息,但依然无法大量分析数据、预测未来路况。

食品安全监测

氙气灯产生的白光与太阳光相似。研究已显示,由于它们供应了更出众的道路视觉范围,因此能够让驾驶员的注意力更加集中。与传统的卤素灯相对比,HID照明系统特别的灯色大大加强了道路标志与指示牌的亮度。在由于天气状况造成的能见度有限的状况下,这套系统为道路安全做出了杰出的贡献。

该系统能利用概率统计技术进行深度学习,并针对不同路段区间进行15分钟后的路况预估,目前预测结果平均仅有4km/h左右的误差。特别的是,该系统可以同时学习特定路段过去的平均移动速度、主要道路、周边道路,以及车辆高峰时段等讯息。

在流水化作业生产、产品质量检测方面,有时候需要工作人员观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。无论人的责任心有多强,注意力有多集中,他都有可能会疲劳、疏忽、走神,造成瑕疵品流向市场。

HID氙气灯的预测寿命是3000小时,这在大多数状况下都超出了汽车的寿命。氙气灯没有灯丝据获悉,也就不存在在你最不能承受的时候灯丝烧掉,空留你无计可施而又无可奈何的状况。卤素灯的预测寿命为350个小时,通过灯丝的电流使之产生光线。使用几个月之后,灯丝会失去最初的亮度,并在重复使用之后变得脆弱直到最终失效。

新系统主要有两种模块,一种是分析、预测交通状况的模块,另一个则是将预测结果视觉化的模块。高成安表示,该系统不仅能分析数据、预测路况,也能将路况视觉化,让任何人都可以轻松使用。(校对/Jurnan)

制造业

全世界规则对道路上的光线分布与强度的管制是很严格的,而 HID氙气灯完全符合这些标准。从技术上来说,由于HID氙气灯的明暗转换更为明晰,因此与卤素灯相对比其刺激性更小。对于迎面驾车的司机来说,照射到他们 眼睛里的光线更少,这是由于氙气灯将增长的光输出更平均地用在光线分布。

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制造业竞争加剧、成本压力迫使其重视生产效率质量将促进机器视觉技术的应用。为了提高生产效率,降低人力成本,工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器代替。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

很多人都有这样的误解,即色温就是电灯泡的亮度值,这种观念是完全错误的。事实是,K值越高,亮度反而更低。比如说,4100K的电灯亮度(以流明度量而非K值)比6000K的高将近20%。公认的人类最好夜视K值在3800到5500之间。超过5700K,人类的视觉及深度将大大减少;超过6000K,其实际的光输出/伏特数将呈指数减少。

(图片来源:unsplash)

同时,机器视觉技术还能在超标准排放烟尘、污水等方面发挥作用。利用机器视觉,能够及时发现机房及生产车间的的火灾、烟雾等异常情况。利用机器视觉中的面相检测、人脸识别技术,可以帮助企业加强出入口的控制和管理,提高管理水平,降低管理成本。

假如你想购买氙气灯改装自己的爱车,那么K值为4300 的35W 氙气灯将是一个很好的选择,这被以为是最好的白度与亮度的平衡点。

太阳能、交通监控

近年来新兴行业的发展给机器视觉市场也带来了新的市场空间。在太阳能领域,太阳能电池和模块生产者使用机器视觉来检测产品、识别和跟踪产品以及装配产品。在交通监控领域,可以利用车牌识别技术、图像分析技术,自动识别车牌,发现违章停车、逆行、发现交通肇事车辆等。此外,如地质灾害对地震预防、山体滑坡、泥石流、火山喷发的发现识别、防范,水文监测对河流水文状况的观测等领域机器视觉技术都有巨大空间有待挖掘。

机械视觉产业市场前景广

机器视觉产业市场规模将继续保持稳定增长,2015年将达到30亿元。中国交通、环保和军工是未来的三大市场。全球整个视觉市场总量大概在70亿美元这个规模,并且按照每年8.8%的速度在增长。

目前我国机器视觉朝着两个大方向在发展,一个是嵌入式,如传感器和智能相机,另一个是基于PC的采用板卡和SDK的解决方案。两者不能说孰优孰劣,它们都有各自的适用场合和适用时期。

基于PC的采用板卡和SDK的产品有着比较悠久的历史,它是机器视觉在作为一个产业发展之前以图像处理的概念在工控领域萌芽时期就存在的,一直延续到现在。它需要用户有比较好的编程基础和对现场应用有比较丰富的经验。

嵌入式系统产品在应用高速器件之后的处理速度和精度越来越高,基本上可以满足高端应用场合,这使得嵌入式产品已经可以覆盖高中低端的需求,从而不断地抢占了原来基于PC的采用板卡和SDK的产品的市场。

机器视觉系统可以作为智能交通的传感层,而智能交通前景广阔。根据中国交通技术网最新的《2012年中国城市智能交通市场研究报告》统计,2012年城市智能交通千万级项目数量235项,同比增长26%;千万级项目市场规模合计68.1亿元,同比增长46%。

机器视觉产品在中国的商业化,不能仅仅局限在冬季道路监测方面,要想办法应用在日常生活中,与移动互联网结合,离不开与地图的合作。建议采用的投资方式是联合地图提供商(如高德地图、百度地图)等采用技术许可、技术转让的投资模式。

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