高速公路车路协同雷达跟踪路况感知系统浅析

多目标雷达跟踪感知系统是车路协同支持车辆自动驾驶技术快速落地的路侧重要基础设施,可直接感知道路区段车辆位置、速度、方向、交通流数据、异常事件等信息,通过车路协同通信技术为自动驾驶车辆提供高可靠的交通信息,提升自动驾驶车辆的周边路况感知能力.     

高速公路实时路况分析系统方案

本文首先阐述了高速公路实时路况判别原理,具体涉及判别指标选取及核心算法的应用。在此研究基础上,设计了高速公路实时路况分析系统方案,并以北京市高速公路为示范路段,对系统运行效果进行了综合展现。最后,指出实时路况信息也能通过出行网站、移动终端(手机、车栽终端等)、触摸屏、服务热线等方式对外发布,进行个性化的展现,从而为社会公众提供实时动态的出行信息。     

基于毫米波雷达和单目相机的路侧高速感知系统

随着目标检测和跟踪技术的飞速发展,以毫米波雷达与相机为代表的多传感器融合技术在自动驾驶和智慧交通等领域被大量应用。要实现真正的高级别自动驾驶,只靠车端感知容易受道路场景及传感器性能的限制,无法使车辆获得大范围的交通参与者信息,从而带来安全隐患,因此实现路侧感知以及车路协同十分必要。而直接使用车端的算法会由于场景目标的增加导致算法处理的耗时增大。本文提出了一种基于毫米波雷达和单目相机的路侧高速感知系统,该系统具有高融合成功率以及低算法耗时的特点,已成功应用于高速监测场景为车路协同以及新基建的实现赋能。     

山西高速公路路况气象信息服务系统

高速公路作为社会交通的重要载体,在人们出行中承担着重要作用.然而经常在高速公路上行驶的驾驶员,常会遇到车辆无法正常驶入或驶离高速公路的情况,尤其是遇到大雪、道路结冰等恶劣天气状况时.针对恶劣天气的不良影响,如何及时准确地获得天气信息并将其发布,如何保证车辆及驾驶员在恶劣天气情况下的主动及被动安全性,从而有效地控制雨、雪、雾天气引发的事故并抑制其发展趋势等问题,已成为保障高速公路行车安全所必须考虑的因素.     

事件感知系统在高速公路中的应用探讨

随着智能化交通的进一步发展,传统的高速公路路面巡检模式已经无法满足现在的管理要求。传统的巡检模式主要依靠人力进行,监控中心通过视频遥控查看路面状况,路政和养护人员通过车辆定期进行巡逻,人工成本高昂,容易出现巡检漏洞。本文提出了基于“事件检测服务器+深度学习数据分析平台”的系统架构,可根据检测视频的数量灵活增设服务器及组网,灵活扩容检测通道,满足不同的视频检测规模需求,实现全路段的感知覆盖。