新時代汽車款式各式各樣，智能，電動，等等，那么有幾個小伙伴知道汽車本身的知識呢，我相信很多小伙伴都不會很關注這些，那么小編收集到了關于一個汽車動態知識跟大家分享，希望大家看了有所幫助。

圖片來源：高速公路交通中的車輛智能監控系統論文

　　據外媒報道，密切關注高速公路的交通流量從多方面來看都有益處，主要可以揭示造成交通堵塞、違反道路規則和交通事故的根本原因。不幸的是，傳統技術依賴昂貴的雷達、激光和激光雷達傳感器的組合才能了解交通流量。因此，巴基斯坦斯瓦比大學（University of Swabi）、伊斯蘭堡Comstats大學和孟加拉國杰索爾科技大學（Jessore University of Science and Technology）的研究人員找到了一種替代方法：利用機器學習算法從攝像頭拍攝的鏡頭中提取有用的數據。

　　研究人員在Arxiv.org上發表了一篇名為“高速公路交通中的車輛智能監控系統”（An Intelligent Monitoring System of Vehicles on Highway Traffic）的論文，文中指出研究人員描述了一個框架，該框架利用480 x 640像素的攝像頭（安裝在路邊電線桿或交通信號燈上），以每秒25幀的速度抓取視頻；然后人工智能（AI）模型會逐幀消化視頻，以探測車輛并記錄車輛的位置和速度。該系統使用一種簡單的圖像處理技術提取單個幀，同時算法對幀的數值像素值中包含的背景數據（如樹木、建筑物和停放分汽車）以及前景數據（如移動的車輛和行人）進行分類，以創建沒有靜止物體的道路掩模。

　　在完成噪音抑制預處理步驟后，該系統通過檢測車輛的輪廓（具體來說，是通過確定車輛的邊緣是否能通過給定的像素），并且通過比較相鄰的每輛車的顏色，將每一幀中的車輛隔離開。圖像分割技術 - 區域生長分割檢查種子點的像素，并確定是否應該將相鄰的像素添加至初始區域中，從而可確定車輛的方向，而車輛與攝像頭的距離可測量出車輛的相對速度。該方法利用了模式識別、數字圖像處理和數學方法，對車輛進行探測、追蹤并計算車輛速度。

　　研究人員承認，具有更高分辨率和幀速率的攝像頭能夠獲取“更豐富”的時間和車輛數據，但是他們表示，他們的概念驗證已經在幾種道路上經過了測試，而且得到了良好的結果，可為提供一個簡單、經濟、易于部署的高速公路監控解決方案奠定基礎。該框架可幫助更好地管理交通流量，減少交通事故發生的機會，此外，還能用于探測并攔下違反交通規則的車輛。

　　未來，研究人員將把該框架應用于道路交叉口，并擴展至隧道和立交橋。