據外媒報道，在繁忙的交通樞紐，汽車、自行車、公交車和電車混雜交錯，司機很難注意到周圍的一切。然而，來自德國應用科學研究機構弗勞恩霍夫的研究人員開發了一種新的雷達傳感器系統，可以解決上述問題。當行人跑到馬路或車輛上時，系統會向司機和自動駕駛汽車發出預警。此外，它還可以利用人工智能來解釋和理解所有的路況。
(來源:弗勞恩霍夫協會)
通常情況下，人們反應很快，但有時他們不會及時做出反應。例如，司機很少預測到一個孩子會穿過馬路去趕公交車，所以很容易造成嚴重的事故。即使傳感器可以檢測到有人或物體靠近車輛并向駕駛員報警，但在上述情況下報警可能為時已晚。
在HORIS項目中，Flawn Hof高頻物理和雷達技術研究所的FHR、集成電路研究所的IIS和Flawn Hof應用中心的“互聯網出行和基礎設施”致力于提高交通安全，尤其是在有大量道路用戶的情況下。位于佛羅里達州霍夫市的FHR團隊經理Reinhold Herschel博士說:“過去，車輛預警系統只會在物體靠近時發出警報，但現在我們更關注合理的預測行為。”如果有孩子過馬路，傳感器可以在孩子開始移動時預測到可能的危險，從而贏得寶貴的時間，甚至挽救生命。
最初，該傳感器將安裝在基礎設施的關鍵部位，如公共汽車和電車站，以監控候車人員的速度，并將數據傳輸到附近的車輛。由于這些雷達不記錄光學圖像，目前不存在隱私和數據保護問題。從長遠來看，該評估算法也可用于汽車雷達傳感器。
三個研究所根據各自的優勢分配了R&D的任務。Flawn Hof FHR負責技術領域，開發算法。該算法可以將目標識別為人類，設置標記并測量行人速度。觸發假警報和不及時發出警報是有分界線的，但雷達傳感器每秒可以測量100次左右來解決上述問題。只有當行人在多次測量中以給定的最小速度接近道路時，才會觸發警報。
Flawn Hof IIS專注于參考測量技術和運動捕捉。佛羅里達州霍夫的IIS團隊經理尼古拉斯·威特(Nicolas Witt)說:“在測量時，L.I.N.K測試和應用中心提供了一種獨特的可能性:大廳很大，可以建造一個公交車站，并組裝車輛。”在L.I.N.K會場，研究小組使用30個動作捕捉相機進行了多次測量，可以檢測到600平方米內被小標記標記的人。目前，市場上很少有這種規模的動作捕捉系統。
弗朗霍夫IVI已經確定了一個合適的測試方案，并負責其發展。應用中心負責人戈登·埃爾格教授說:“例如，我們在應用技術大學技術學校的一個測試公交車站安裝了兩個雷達傳感器，可以從多個角度監測周圍環境。”未來，如果公共汽車站有很多人在等，傳感器可以通知互聯和自動駕駛車輛減速。另一方面，如果公共汽車站沒有人，汽車可以以最大允許速度通過。雷達傳感器可以同時檢測到8個人，并確定他們是否正在接近道路。
三家Flawn Hof研究所的合作不止于此。他們還計劃基于HORIS的發現繼續后續項目，以進一步優化傳感器，不僅檢測行人是否靠近道路，還考慮行人如何以及為什么會做出上述行為。除了檢測行人靠近車輛，該系統還將使用人工智能和額外的紅外攝像頭來了解整體情況，并提高系統的響應時間。例如，如果一個球滾到路上，幾秒鐘后一個孩子就會把它撿起來；如果公共汽車停下來，很可能有人會穿過馬路去趕公共汽車。通過檢測整體情況而不僅僅是個人的行動，該系統可以提前幾秒鐘警告駕駛員，獲得額外的寶貴時間，并有助于防止危險情況的發生。據外媒報道，在繁忙的交通樞紐，汽車、自行車、公交車和電車混雜交錯，司機很難注意到周圍的一切。然而，來自德國應用科學研究機構弗勞恩霍夫的研究人員開發了一種新的雷達傳感器系統，可以解決上述問題。當行人跑到馬路或車輛上時，系統會向司機和自動駕駛汽車發出預警。此外，它還可以利用人工智能來解釋和理解所有的路況。
(來源:弗勞恩霍夫協會)
通常情況下，人們反應很快，但有時他們不會及時做出反應。例如，司機很少預測到一個孩子會穿過馬路去趕公交車，所以很容易造成嚴重的事故。即使傳感器可以檢測到有人或物體靠近車輛并向駕駛員報警，但在上述情況下報警可能為時已晚。
在HORIS項目中，Flawn Hof高頻物理和雷達技術研究所的FHR、集成電路研究所的IIS和Flawn Hof應用中心的“互聯網出行和基礎設施”致力于提高交通安全，尤其是在有大量道路用戶的情況下。位于佛羅里達州霍夫市的FHR團隊經理Reinhold Herschel博士說:“過去，車輛預警系統只會在物體靠近時發出警報，但現在我們更關注合理的預測行為。”如果有孩子過馬路，傳感器可以在孩子開始移動時預測到可能的危險，從而贏得寶貴的時間，甚至挽救生命。
最初，該傳感器將安裝在基礎設施的關鍵部位，如公共汽車和電車站，以監控候車人員的速度，并將數據傳輸到附近的車輛。由于這些雷達不記錄光學圖像，目前不存在隱私和數據保護問題。從長遠來看，該評估算法也可用于汽車雷達傳感器。
三個研究所根據各自的優勢分配了R&D的任務。Flawn Hof FHR負責技術領域，開發算法。該算法可以將目標識別為人類，設置標記并測量行人速度。觸發假警報和不及時發出警報是有分界線的，但雷達傳感器每秒可以測量100次左右來解決上述問題。只有當行人在多次測量中以給定的最小速度接近道路時，才會觸發警報。
Flawn Hof IIS專注于參考測量技術和運動捕捉。佛羅里達州霍夫的IIS團隊經理尼古拉斯·威特(Nicolas Witt)說:“在測量時，L.I.N.K測試和應用中心提供了一種獨特的可能性:大廳很大，可以建造一個公交車站，并組裝車輛。”在L.I.N.K會場，研究小組使用30個動作捕捉相機進行了多次測量，可以檢測到600平方米內被小標記標記的人。目前，市場上很少有這種規模的動作捕捉系統。
弗朗霍夫IVI已經確定了一個合適的測試方案，并負責其發展。應用中心負責人戈登·埃爾格教授說:“例如，我們在應用技術大學技術學校的一個測試公交車站安裝了兩個雷達傳感器，可以從多個角度監測周圍環境。”未來，如果公共汽車站有很多人在等，傳感器可以通知互聯和自動駕駛車輛減速。另一方面，如果公共汽車站沒有人，汽車可以以最大允許速度通過。雷達傳感器可以同時檢測到8個人，并確定他們是否正在接近道路。
三家Flawn Hof研究所的合作不止于此。他們還計劃基于HORIS的發現繼續后續項目，以進一步優化傳感器，不僅檢測行人是否靠近道路，還考慮行人如何以及為什么會做出上述行為。除了檢測行人靠近車輛，該系統還將使用人工智能和額外的紅外攝像頭來了解整體情況，并提高系統的響應時間。例如，如果一個球滾到路上，幾秒鐘后一個孩子就會把它撿起來；如果公共汽車停下來，很可能有人會穿過馬路去趕公共汽車。通過檢測整體情況而不僅僅是個人的行動，該系統可以提前幾秒鐘警告駕駛員，獲得額外的寶貴時間，并有助于防止危險情況的發生。
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