据外媒报道，在繁忙的交通枢纽，汽车、自行车、公交车和电车混杂交错，司机很难注意到周围的一切。然而，来自德国应用科学研究机构弗劳恩霍夫的研究人员开发了一种新的雷达传感器系统，可以解决上述问题。当行人跑到马路或车辆上时，系统会向司机和自动驾驶汽车发出预警。此外，它还可以利用人工智能来解释和理解所有的路况。
(来源:弗劳恩霍夫协会)
通常情况下，人们反应很快，但有时他们不会及时做出反应。例如，司机很少预测到一个孩子会穿过马路去赶公交车，所以很容易造成严重的事故。即使传感器可以检测到有人或物体靠近车辆并向驾驶员报警，但在上述情况下报警可能为时已晚。
在HORIS项目中，Flawn Hof高频物理和雷达技术研究所的FHR、集成电路研究所的IIS和Flawn Hof应用中心的“互联网出行和基础设施”致力于提高交通安全，尤其是在有大量道路用户的情况下。位于佛罗里达州霍夫市的FHR团队经理Reinhold Herschel博士说:“过去，车辆预警系统只会在物体靠近时发出警报，但现在我们更关注合理的预测行为。”如果有孩子过马路，传感器可以在孩子开始移动时预测到可能的危险，从而赢得宝贵的时间，甚至挽救生命。
最初，该传感器将安装在基础设施的关键部位，如公共汽车和电车站，以监控候车人员的速度，并将数据传输到附近的车辆。由于这些雷达不记录光学图像，目前不存在隐私和数据保护问题。从长远来看，该评估算法也可用于汽车雷达传感器。
三个研究所根据各自的优势分配了R&D的任务。Flawn Hof FHR负责技术领域，开发算法。该算法可以将目标识别为人类，设置标记并测量行人速度。触发假警报和不及时发出警报是有分界线的，但雷达传感器每秒可以测量100次左右来解决上述问题。只有当行人在多次测量中以给定的最小速度接近道路时，才会触发警报。
Flawn Hof IIS专注于参考测量技术和运动捕捉。佛罗里达州霍夫的IIS团队经理尼古拉斯·威特(Nicolas Witt)说:“在测量时，L.I.N.K测试和应用中心提供了一种独特的可能性:大厅很大，可以建造一个公交车站，并组装车辆。”在L.I.N.K会场，研究小组使用30个动作捕捉相机进行了多次测量，可以检测到600平方米内被小标记标记的人。目前，市场上很少有这种规模的动作捕捉系统。
弗朗霍夫IVI已经确定了一个合适的测试方案，并负责其发展。应用中心负责人戈登·埃尔格教授说:“例如，我们在应用技术大学技术学校的一个测试公交车站安装了两个雷达传感器，可以从多个角度监测周围环境。”未来，如果公共汽车站有很多人在等，传感器可以通知互联和自动驾驶车辆减速。另一方面，如果公共汽车站没有人，汽车可以以最大允许速度通过。雷达传感器可以同时检测到8个人，并确定他们是否正在接近道路。
三家Flawn Hof研究所的合作不止于此。他们还计划基于HORIS的发现继续后续项目，以进一步优化传感器，不仅检测行人是否靠近道路，还考虑行人如何以及为什么会做出上述行为。除了检测行人靠近车辆，该系统还将使用人工智能和额外的红外摄像头来了解整体情况，并提高系统的响应时间。例如，如果一个球滚到路上，几秒钟后一个孩子就会把它捡起来；如果公共汽车停下来，很可能有人会穿过马路去赶公共汽车。通过检测整体情况而不仅仅是个人的行动，该系统可以提前几秒钟警告驾驶员，获得额外的宝贵时间，并有助于防止危险情况的发生。据外媒报道，在繁忙的交通枢纽，汽车、自行车、公交车和电车混杂交错，司机很难注意到周围的一切。然而，来自德国应用科学研究机构弗劳恩霍夫的研究人员开发了一种新的雷达传感器系统，可以解决上述问题。当行人跑到马路或车辆上时，系统会向司机和自动驾驶汽车发出预警。此外，它还可以利用人工智能来解释和理解所有的路况。
(来源:弗劳恩霍夫协会)
通常情况下，人们反应很快，但有时他们不会及时做出反应。例如，司机很少预测到一个孩子会穿过马路去赶公交车，所以很容易造成严重的事故。即使传感器可以检测到有人或物体靠近车辆并向驾驶员报警，但在上述情况下报警可能为时已晚。
在HORIS项目中，Flawn Hof高频物理和雷达技术研究所的FHR、集成电路研究所的IIS和Flawn Hof应用中心的“互联网出行和基础设施”致力于提高交通安全，尤其是在有大量道路用户的情况下。位于佛罗里达州霍夫市的FHR团队经理Reinhold Herschel博士说:“过去，车辆预警系统只会在物体靠近时发出警报，但现在我们更关注合理的预测行为。”如果有孩子过马路，传感器可以在孩子开始移动时预测到可能的危险，从而赢得宝贵的时间，甚至挽救生命。
最初，该传感器将安装在基础设施的关键部位，如公共汽车和电车站，以监控候车人员的速度，并将数据传输到附近的车辆。由于这些雷达不记录光学图像，目前不存在隐私和数据保护问题。从长远来看，该评估算法也可用于汽车雷达传感器。
三个研究所根据各自的优势分配了R&D的任务。Flawn Hof FHR负责技术领域，开发算法。该算法可以将目标识别为人类，设置标记并测量行人速度。触发假警报和不及时发出警报是有分界线的，但雷达传感器每秒可以测量100次左右来解决上述问题。只有当行人在多次测量中以给定的最小速度接近道路时，才会触发警报。
Flawn Hof IIS专注于参考测量技术和运动捕捉。佛罗里达州霍夫的IIS团队经理尼古拉斯·威特(Nicolas Witt)说:“在测量时，L.I.N.K测试和应用中心提供了一种独特的可能性:大厅很大，可以建造一个公交车站，并组装车辆。”在L.I.N.K会场，研究小组使用30个动作捕捉相机进行了多次测量，可以检测到600平方米内被小标记标记的人。目前，市场上很少有这种规模的动作捕捉系统。
弗朗霍夫IVI已经确定了一个合适的测试方案，并负责其发展。应用中心负责人戈登·埃尔格教授说:“例如，我们在应用技术大学技术学校的一个测试公交车站安装了两个雷达传感器，可以从多个角度监测周围环境。”未来，如果公共汽车站有很多人在等，传感器可以通知互联和自动驾驶车辆减速。另一方面，如果公共汽车站没有人，汽车可以以最大允许速度通过。雷达传感器可以同时检测到8个人，并确定他们是否正在接近道路。
三家Flawn Hof研究所的合作不止于此。他们还计划基于HORIS的发现继续后续项目，以进一步优化传感器，不仅检测行人是否靠近道路，还考虑行人如何以及为什么会做出上述行为。除了检测行人靠近车辆，该系统还将使用人工智能和额外的红外摄像头来了解整体情况，并提高系统的响应时间。例如，如果一个球滚到路上，几秒钟后一个孩子就会把它捡起来；如果公共汽车停下来，很可能有人会穿过马路去赶公共汽车。通过检测整体情况而不仅仅是个人的行动，该系统可以提前几秒钟警告驾驶员，获得额外的宝贵时间，并有助于防止危险情况的发生。
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