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人工智能 交通公路应用-人工智能 交通公路应用研究

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-05-24 10:20:06分类应用领域浏览64
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能 交通公路应用的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能 交通公路应用的解答,让我们一起看看吧。人工智能技术的应用?人工智能的功能分类?理想one公路性能?麻省理工的RoadTagger AI,对车载导航有多大的提升作用?人工智能技术的应用?技术的应……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能 交通公路应用问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能 交通公路应用的解答,让我们一起看看吧。

  1. 人工智能技术的应用?
  2. 人工智能的功能分类?
  3. 理想one公路性能?
  4. 麻省理工的RoadTagger AI,对车载导航有多大的提升作用?

人工智能技术的应用?

技术的应用主要有:无人驾驶汽车,要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪;智能音箱,集成了人工智能处理能力

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术;智能客服机器人提高企业客服服务水平医学成像及处理,使用计算辅助诊断技术等等。

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1、个性化购物

人工智能技术被用来创建推荐引擎,通过它你可以更好地与你的客户交流。这些推荐是根据用户的浏览历史、偏好和兴趣做出的。它有助于改善你与客户的关系,以及他们对你品牌的忠诚度。

2、导航

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基于MIT的研究,GPS技术可以为用户提供准确、及时、详尽的信息,提高安全性。该技术结合了卷积神经网络和图神经网络,通过自动检测道路障碍物后的车道数量和道路类型,使用户的生活更轻松。

3、机器人技术

人工智能的功能分类

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论方法、技术及应用系统的一门新的技术科学

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一、 认知AI (cognitive AI)

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支,负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性,同时还持续不断地在数据挖掘、NLP(自然语言处理)和智能自动化的经验中学习

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策人类工作者们的决定,用以监督更棘手或不确定的***。这可以帮助扩大人工智能的适用性,并生成更快、更可靠的答案

二、机器学习AI (Machine Learning AI)

理想one公路性能?

理想的One公路性能应该具备卓越的加速性能、稳定的悬挂调校、精准的操控反应以及可靠的制动性能。引擎输出应该充沛,扭矩平顺,同时具备高转速的潜力。底盘结构应该轻量化,同时保持良好的刚性和稳定性。悬挂系统应该能够兼顾舒适性和操控性,确保车辆在高速行驶时依然能够保持稳定。制动系统应该具备良好的散热性和耐久性,确保在紧急情况下能够有效制动。总之,完美的One公路性能应该是一个协调统一的系统,让驾驶者能够轻松驾驭并享受驾驶乐趣。

麻省理工的RoadTagger AI,对车载导航有多大的提升作用?

尽管全球卫星导航(GPS)系统已经在民用市场得到了[_a***_]的应用,但人们在日常驾驶的过程中仍难以避免拐错路口的尴尬。

好消息是,来自麻省理工学院(MIT)和卡塔尔计算机研究所的一支团队,想到了借助卫星图像来增强现有地图数据的方法。

其中最吸引我们的,莫过于借助人工智能(AI)来计算被数据和建筑物所遮挡的道路布局

【来自:MIT,via New Atlas】

这项被称作“道路标记”(RoadTagger)的技术,旨在卫星图像上运用机器学习技术。

系统能够高度准确地找出道路上的一些额外细节(比如有多少条车道),从而提供有关岔路口或车道合并等预警信息。

此外,RoadTagger 可用于对非机动车道和停车位的合理预估,在缺乏地图数据的地方特别实用(相对快速和低开销地为地图补充额外的细节)。

MIT 的 Sam Madden 表示:“大公司总是倾向于为重点区域提供最新的数字地图,小地方反而容易被忽视”。

基于此,研究团队决定专注于高质量数字地图的自动化生成过程,以便能够在任何国家和地区使用。

可以较大增强导航的路径识别精度。

系统能够高度准确地找出道路上的一些额外细节(比如有多少条车道),从而提供有关岔路口或车道合并等预警信息。

此外,RoadTagger 可用于对非机动车道和停车位的合理预估,在缺乏地图数据的地方特别实用(相对快速和低开销地为地图补充额外的细节)。

MIT 的 Sam Madden 表示:“大公司总是倾向于为重点区域提供最新的数字地图,小地方反而容易被忽视”。

基于此,研究团队决定专注于高质量数字地图的自动化生成过程,以便能够在任何国家和地区使用。

美国 20 个城市测试期间,RoadTagger 系统能够以至少 77% 的准确度对行车道进行计数,即便道路的视野被完全或部分遮挡。

在道路类型的识别上(住宅区或高速公路),RoadTagger 的准确率更是达到了 93% 。

此外,机器学习系统可识别土路或羊肠小道,以及被立交桥等环境给遮蔽的道路特征。

据悉,支撑 RoadTagger 的程序 AI 可将道路分割成多个图块,并在视图被遮挡时调用周围图块的信息,来帮助确定道路的布局。

作为一个‘端到端’模型,其能够在原始数据中生成输出,而无需人工的干预。

到此,以上就是小编对于人工智能 交通公路应用的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能 交通公路应用的4点解答对大家有用。

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