由于计算机视觉的最新进展，流量视频数据已成为限制交通拥堵状况的关键因素。这项工作为使用颜色编码方案提供了一种独特的技术，用于在深度卷积神经网络中训练流量数据之前。首先，将视频数据转换为图像数据集。然后，使用您只看一次算法进行车辆检测。已经采用了颜色编码的方案将图像数据集转换为二进制图像数据集。这些二进制图像被馈送到深度卷积神经网络中。使用UCSD数据集，我们获得了98.2％的分类精度。

Computer vision applications in intelligent transportation systems (ITS) and autonomous driving (AD) have gravitated towards deep neural network architectures in recent years. While performance seems to be improving on benchmark datasets, many real-world challenges are yet to be adequately considered in research. This paper conducted an extensive literature review on the applications of computer vision in ITS and AD, and discusses challenges related to data, models, and complex urban environments. The data challenges are associated with the collection and labeling of training data and its relevance to real world conditions, bias inherent in datasets, the high volume of data needed to be processed, and privacy concerns. Deep learning (DL) models are commonly too complex for real-time processing on embedded hardware, lack explainability and generalizability, and are hard to test in real-world settings. Complex urban traffic environments have irregular lighting and occlusions, and surveillance cameras can be mounted at a variety of angles, gather dirt, shake in the wind, while the traffic conditions are highly heterogeneous, with violation of rules and complex interactions in crowded scenarios. Some representative applications that suffer from these problems are traffic flow estimation, congestion detection, autonomous driving perception, vehicle interaction, and edge computing for practical deployment. The possible ways of dealing with the challenges are also explored while prioritizing practical deployment.

行动检测和公共交通安全是安全社区和更好社会的关键方面。使用不同的监视摄像机监视智能城市中的交通流量可以在识别事故和提醒急救人员中发挥重要作用。计算机视觉任务中的动作识别（AR）的利用为视频监视，医学成像和数字信号处理中的高精度应用做出了贡献。本文提出了一项密集的审查，重点是智能城市的事故检测和自动运输系统中的行动识别。在本文中，我们专注于使用各种交通视频捕获来源的AR系统，例如交通交叉点上的静态监视摄像头，高速公路监控摄像头，无人机摄像头和仪表板。通过这篇综述，我们确定了AR中用于自动运输和事故检测的主要技术，分类法和算法。我们还检查了AR任务中使用的数据集，并识别数据集的数据集和功能的主要来源。本文提供了潜在的研究方向，以开发和整合为自动驾驶汽车和公共交通安全系统的事故检测系统，通过警告紧急人员和执法部门，如果道路事故发生道路事故，以最大程度地减少事故报告中的人为错误，并对受害者提供自发的反应。

The last decade witnessed increasingly rapid progress in self-driving vehicle technology, mainly backed up by advances in the area of deep learning and artificial intelligence. The objective of this paper is to survey the current state-of-the-art on deep learning technologies used in autonomous driving. We start by presenting AI-based self-driving architectures, convolutional and recurrent neural networks, as well as the deep reinforcement learning paradigm. These methodologies form a base for the surveyed driving scene perception, path planning, behavior arbitration and motion control algorithms. We investigate both the modular perception-planning-action pipeline, where each module is built using deep learning methods, as well as End2End systems, which directly map sensory information to steering commands. Additionally, we tackle current challenges encountered in designing AI architectures for autonomous driving, such as their safety, training data sources and computational hardware. The comparison presented in this survey helps to gain insight into the strengths and limitations of deep learning and AI approaches for autonomous driving and assist with design choices. 1

计算机视觉在智能运输系统（ITS）和交通监视中发挥了重要作用。除了快速增长的自动化车辆和拥挤的城市外，通过实施深层神经网络的实施，可以使用视频监视基础架构进行自动和高级交通管理系统（ATM）。在这项研究中，我们为实时交通监控提供了一个实用的平台，包括3D车辆/行人检测，速度检测，轨迹估算，拥塞检测以及监视车辆和行人的相互作用，都使用单个CCTV交通摄像头。我们适应了定制的Yolov5深神经网络模型，用于车辆/行人检测和增强的排序跟踪算法。还开发了基于混合卫星的基于混合卫星的逆透视图（SG-IPM）方法，用于摄像机自动校准，从而导致准确的3D对象检测和可视化。我们还根据短期和长期的时间视频数据流开发了层次结构的交通建模解决方案，以了解脆弱道路使用者的交通流量，瓶颈和危险景点。关于现实世界情景和与最先进的比较的几项实验是使用各种交通监控数据集进行的，包括从高速公路，交叉路口和城市地区收集的MIO-TCD，UA-DETRAC和GRAM-RTM，在不同的照明和城市地区天气状况。

检测，预测和减轻交通拥堵是针对改善运输网络的服务水平的目标。随着对更高分辨率的更大数据集的访问，深度学习对这种任务的相关性正在增加。近年来几篇综合调查论文总结了运输领域的深度学习应用。然而，运输网络的系统动态在非拥挤状态和拥塞状态之间变化大大变化 - 从而需要清楚地了解对拥堵预测特异性特异性的挑战。在这项调查中，我们在与检测，预测和缓解拥堵相关的任务中，介绍了深度学习应用的当前状态。重复和非经常性充血是单独讨论的。我们的调查导致我们揭示了当前研究状态的固有挑战和差距。最后，我们向未来的研究方向提出了一些建议，因为所确定的挑战的答案。

水下结构的维修和维护以及海洋科学在很大程度上依赖于水下对象检测的结果，这是图像处理工作流程的关键部分。尽管已经提出了许多基于计算机视觉的方法，但还没有人开发出一种可靠，准确地检测并对深海中发现的物体和动物进行分类的系统。这主要是由于障碍物在水下环境中散射和吸收光线。随着深度学习的引入，科学家们已经能够解决广泛的问题，包括保护海洋生态系统，在紧急情况下挽救生命，防止水下灾难，并发现，汤匙和识别水下目标。但是，这些深度学习系统的好处和缺点仍然未知。因此，本文的目的是提供在水下对象检测中使用的数据集的概述，并介绍为此目的所采用的算法的优势和缺点的讨论。

视频中的自动烟熏车辆检测是用于传统昂贵的遥感遥控器，其中具有紫外线的紫外线设备，用于环境保护机构。但是，将车辆烟雾与后车辆或混乱道路的阴影和湿区域区分开来是一项挑战，并且由于注释数据有限，可能会更糟。在本文中，我们首先引入了一个现实世界中的大型烟熏车数据集，其中有75,000个带注释的烟熏车像图像，从而有助于对先进的深度学习模型进行有效的培训。为了启用公平算法比较，我们还构建了一个烟熏车视频数据集，其中包括163个带有细分级注释的长视频。此外，我们提出了一个新的粗到烟熏车辆检测（代码）框架，以进行有效的烟熏车辆检测。这些代码首先利用轻质的Yolo检测器以高召回率进行快速烟雾检测，然后采用烟极车匹配策略来消除非车辆烟雾，并最终使用精心设计的3D模型进一步完善结果，以进一步完善结果。空间时间空间。四个指标的广泛实验表明，我们的框架比基于手工的特征方法和最新的高级方法要优越。代码和数据集将在https://github.com/pengxj/smokyvehicle上发布。

Multi-modal fusion is a basic task of autonomous driving system perception, which has attracted many scholars' interest in recent years. The current multi-modal fusion methods mainly focus on camera data and LiDAR data, but pay little attention to the kinematic information provided by the bottom sensors of the vehicle, such as acceleration, vehicle speed, angle of rotation. These information are not affected by complex external scenes, so it is more robust and reliable. In this paper, we introduce the existing application fields of vehicle bottom information and the research progress of related methods, as well as the multi-modal fusion methods based on bottom information. We also introduced the relevant information of the vehicle bottom information data set in detail to facilitate the research as soon as possible. In addition, new future ideas of multi-modal fusion technology for autonomous driving tasks are proposed to promote the further utilization of vehicle bottom information.

Visual perception plays an important role in autonomous driving. One of the primary tasks is object detection and identification. Since the vision sensor is rich in color and texture information, it can quickly and accurately identify various road information. The commonly used technique is based on extracting and calculating various features of the image. The recent development of deep learning-based method has better reliability and processing speed and has a greater advantage in recognizing complex elements. For depth estimation, vision sensor is also used for ranging due to their small size and low cost. Monocular camera uses image data from a single viewpoint as input to estimate object depth. In contrast, stereo vision is based on parallax and matching feature points of different views, and the application of deep learning also further improves the accuracy. In addition, Simultaneous Location and Mapping (SLAM) can establish a model of the road environment, thus helping the vehicle perceive the surrounding environment and complete the tasks. In this paper, we introduce and compare various methods of object detection and identification, then explain the development of depth estimation and compare various methods based on monocular, stereo, and RDBG sensors, next review and compare various methods of SLAM, and finally summarize the current problems and present the future development trends of vision technologies.

自动交通事故检测已吸引机器视觉社区，因为它对自动智能运输系统（ITS）的发展产生了影响和对交通安全的重要性。然而，大多数关于有效分析和交通事故预测的研究都使用了覆盖范围有限的小规模数据集，从而限制了其效果和适用性。交通事故中现有的数据集是小规模，不是来自监视摄像机，而不是开源的，或者不是为高速公路场景建造的。由于在高速公路上发生事故，因此往往会造成严重损坏，并且太快了，无法赶上现场。针对从监视摄像机收集的高速公路交通事故的开源数据集非常需要和实际上。为了帮助视觉社区解决这些缺点，我们努力收集涵盖丰富场景的真实交通事故的视频数据。在通过各个维度进行集成和注释后，在这项工作中提出了一个名为TAD的大规模交通事故数据集。在这项工作中，使用公共主流视觉算法或框架进行了有关图像分类，对象检测和视频分类任务的各种实验，以证明不同方法的性能。拟议的数据集以及实验结果将作为改善计算机视觉研究的新基准提出，尤其是在其中。

智能运输系统（ITS）对可持续和绿色城市生活的发展至关重要。它是数据驱动的，并通过从气管到智能相机的传感器大量来启用。这项工作探索了基于基于光纤的分布式声传感器（DAS）的新型数据源，以进行交通分析。检测车辆的类型和估计车辆的占用是其主要关注点。第一个是由于需要跟踪，控制和预测交通流的动机。第二个目标是对高占用车辆车道的调节，以减少排放和拥堵。这些任务通常是通过检查车辆或使用新兴计算机视觉技术来执行的。前者不可扩展或有效，而后者对乘客的隐私有侵入性。为此，我们提出了一种深度学习技术，以分析DAS信号，以通过连续感应和不暴露个人信息来应对这一挑战。我们提出了一种处理DAS信号的深度学习方法，并基于在受控条件下收集的DAS数据来实现92％的车辆分类准确性和92-97％的占用检测。

两栖地面汽车将飞行和驾驶模式融合在一起，以实现更灵活的空中行动能力，并且最近受到了越来越多的关注。通过分析现有的两栖车辆，我们强调了在复杂的三维城市运输系统中有效使用两栖车辆的自动驾驶功能。我们审查并总结了现有两栖车辆设计中智能飞行驾驶的关键促成技术，确定主要的技术障碍，并提出潜在的解决方案，以实现未来的研究和创新。本文旨在作为研究和开发智能两栖车辆的指南，以实现未来的城市运输。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

自主车辆的环境感知受其物理传感器范围和算法性能的限制，以及通过降低其对正在进行的交通状况的理解的闭塞。这不仅构成了对安全和限制驾驶速度的重大威胁，而且它也可能导致不方便的动作。智能基础设施系统可以帮助缓解这些问题。智能基础设施系统可以通过在当前交通情况的数字模型的形式提供关于其周围环境的额外详细信息，填补了车辆的感知中的差距并扩展了其视野。数字双胞胎。然而，这种系统的详细描述和工作原型表明其可行性稀缺。在本文中，我们提出了一种硬件和软件架构，可实现这样一个可靠的智能基础架构系统。我们在现实世界中实施了该系统，并展示了它能够创建一个准确的延伸高速公路延伸的数字双胞胎，从而提高了自主车辆超越其车载传感器的极限的感知。此外，我们通过使用空中图像和地球观测方法来评估数字双胞胎的准确性和可靠性，用于产生地面真理数据。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

基于时空的图（STMAP）方法显示出为车辆轨迹重建处理高角度视频的巨大潜力，可以满足各种数据驱动的建模和模仿学习应用的需求。在本文中，我们开发了时空深嵌入（STDE）模型，该模型在像素和实例水平上施加了平等约束，以生成用于STMAP上车辆条纹分割的实例感知嵌入。在像素级别上，每个像素在不同范围的8-邻居像素进行编码，随后使用该编码来指导神经网络学习嵌入机制。在实例级别上，歧视性损耗函数被设计为将属于同一实例的像素更接近，并将不同实例的平均值分开。然后，通过静脉 - 沃特算法算法优化时空亲和力的输出，以获得最终的聚类结果。基于分割指标，我们的模型优于其他五个用于STMAP处理的基线，并在阴影，静态噪声和重叠的影响下显示出稳健性。该设计的模型用于处理所有公共NGSIM US-101视频，以生成完整的车辆轨迹，表明具有良好的可扩展性和适应性。最后但并非最不重要的一点是，讨论了带有STDE和未来方向的扫描线方法的优势。代码，STMAP数据集和视频轨迹在在线存储库中公开可用。 github链接：shorturl.at/jklt0。

为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。