蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，亞利桑那大學（University of Arizona）研究人員開發(fā)了高分辨率雷達傳感器，結合了攝像頭和雷達的最佳效果，可解決智能多模式交通監(jiān)控面臨的問題。在能見度較好的環(huán)境下，攝像頭可以很好地運作。但在下雨、黑暗或多霧的條件下，其性能會受到限制。而傳統(tǒng)雷達雖然提供運動和位置數(shù)據(jù)，但無法有效區(qū)分各種接近的物體，如汽車、自行車和行人。

（圖片來源：https://electronics360.globalspec.com/ ）

該傳感器可區(qū)分車輛和行人，并可在所有光照和天氣條件下，提供移動目標物體的數(shù)量、速度和方向信息。與傳統(tǒng)雷達相比，該傳感器原型中使用的高分辨率毫米波（mmWave）雷達傳感器可提供更豐富的圖像，并且在低能見度條件下，性能優(yōu)于攝像頭。與激光雷達和其他基于光的系統(tǒng)不同，毫米波雷達能可靠地分辨運動目標物體的速度。

Siyang Cao博士表示，“毫米波雷達與其他傳感器的不同之處在于可提供相對穩(wěn)定的徑向速度，這對識別車輛速度非常有幫助。解決多模式交通監(jiān)控問題的關鍵在于找到每種模式的速度和流量。傳感器必須能夠檢測、追蹤、分類和測量物體的速度，同時還必須具備低成本和低功耗的特性。通過實時交通統(tǒng)計，我們希望能夠提高交通效率，并減少交通事故?！?/p>

該研究團隊開發(fā)的傳感器原型成本低、重量輕、結構緊湊并且易于安裝。研究人員在十字路口安裝傳感器，并在附近停車場用筆記本電腦對其進行監(jiān)控。此外，研究人員還利用他們開發(fā)的多元高斯混合（Gaussian Mixture）模型，解釋從傳感器收集到的信息，在檢測和正確識別物體方面取得很好的效果。

Cao 還表示，“我們意識到，傳感器技術正進入一個擁有很多新應用的階段。一方面，傳感器成本在下降，性能在顯著提高。同時，相關技術，例如電池技術、通信和AI計算，也在不斷改進。在多模式交通監(jiān)控中，傳感器可以收集信息，并通過下一代通信網(wǎng)絡與駕駛員共享，從而提高交叉路口的靈活性和安全性。”研究人員計劃進一步發(fā)展他們的模型，使其能夠解釋更復雜的數(shù)據(jù)，并識別摩托車、自行車、卡車和公共汽車。

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