Traffic Object(트래픽 개체)란 무엇입니까?
Traffic Object 트래픽 개체 - Most successful object detectors are anchor-based, which is difficult to adapt to the diversity of traffic objects. [1] This paper presents a novel approach to cluster, identify and finally to reproduce sensor errors by maneuver-dependent statistical models for the detection of other traffic objects. [2] Different from existing methods, our primary idea is to accurately identify all categories of traffic objects and understand traffic scenes by making full use of all information, and making the suggestions or strategy for driving operation in natural language by using Long Short Term Memory network (LSTM) rather than keywords. [3] Driving an unmanned vehicle involves solving problems related to the recognition of traffic objects: pedestrians, cars, obstacles (in the form of holes, bumps, poles, trees, buildings, etc. [4] LiDAR can provide high-precision point clouds of traffic objects, making it a promising choice for the surveillance device. [5] This design starts the usage of Road Side Unit (RSU), Central Cloud Layer (CCL), and Vehicular Cloud Layer (VCL), with sensor innovations, IoT based vehicular data frameworks, Vehicular cloud-based Ad-hoc networks where the traffic objects are addressed, followed over the web. [6] The study will test the usefulness of VR simulation to enhance traffic service level, second creation of traffic objects to explore potential usage, third understand the interaction between users and digital objects. [7] Quantitative results indicate that the augmentation of traffic objects/participants otherwise invisible (e. [8] For autonomous vehicles, we need to focus on the detection of the traffic objects like cars, buses, and pedestrians, which should be detected with high recall rates. [9] We suggest the derivation of explicit sensor models and the learning of behavior models for traffic objects. [10]대부분의 성공적인 객체 감지기는 앵커 기반이며 다양한 트래픽 객체에 적응하기 어렵습니다. [1] 이 논문은 다른 교통 물체의 탐지를 위한 기동 종속 통계 모델을 사용하여 센서 오류를 클러스터링하고 식별하고 마지막으로 재현하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. [2] 기존 방식과 달리 LSTM(Long Short Term Memory network)을 이용하여 모든 정보를 활용하여 자연어로 운행을 위한 제안이나 전략을 제시하여 교통 사물의 모든 범주를 정확하게 식별하고 교통 장면을 이해하는 것이 기본 아이디어입니다. ) 대신 키워드. [3] 무인 차량을 운전하려면 보행자, 자동차, 장애물(구멍, 요철, 기둥, 나무, 건물 등의 형태)과 같은 교통 물체 인식과 관련된 문제를 해결해야 합니다. [4] LiDAR는 교통 물체의 고정밀 포인트 클라우드를 제공할 수 있으므로 감시 장치에 대한 유망한 선택입니다. [5] 이 설계는 센서 혁신, IoT 기반 차량 데이터 프레임워크, 트래픽 개체가 있는 차량 클라우드 기반 Ad-hoc 네트워크와 함께 RSU(도로 측 장치), CCL(중앙 클라우드 계층) 및 VCL(차량 클라우드 계층)의 사용을 시작합니다. 웹을 통해 처리됩니다. [6] 이 연구는 교통 서비스 수준을 향상시키기 위한 VR 시뮬레이션의 유용성을 테스트하고, 두 번째로 잠재적 사용을 탐색하기 위해 교통 객체를 생성하고, 세 번째로 사용자와 디지털 객체 간의 상호 작용을 이해합니다. [7] 정량적 결과는 교통 개체/참가자의 증가가 그렇지 않으면 보이지 않음을 나타냅니다(예: [8] 자율주행 차량의 경우 높은 회수율로 감지해야 하는 자동차, 버스, 보행자와 같은 교통 물체 감지에 집중해야 합니다. [9] 우리는 명시적 센서 모델의 유도와 교통 객체에 대한 행동 모델의 학습을 제안합니다. [10]
Detect Traffic Object
It is therefore necessary to detect traffic objects in front of the trains and inform the driver to take timely action. [1] This paper presents a self-driving technology that relies on a built-in sensing system to detect traffic objects. [2]따라서 열차 앞의 교통 물체를 감지하고 운전자에게 적시에 조치를 취하도록 알려야 합니다. [1] 이 논문은 교통 물체를 감지하기 위해 내장된 감지 시스템에 의존하는 자율 주행 기술을 제시합니다. [2]
traffic object detection
In this paper, we present a novel embedded deep learning solution for traffic object detection. [1] Though various techniques are evolved for traffic object detection, it has been used for managing the traffic. [2]이 논문에서는 트래픽 객체 감지를 위한 새로운 임베디드 딥 러닝 솔루션을 제시합니다. [1] 트래픽 객체 탐지를 위해 다양한 기술이 발전했지만 트래픽 관리에 사용되었습니다. [2]