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阿里云InfluxDB的正确使用姿势
阿里云InfluxDB介绍 阿里云InfluxDB®专注于处理高写入和查询负载的时序数据,用于存储大规模的时序数据并进行实时分析,包括来自DevOps监控、车联网、智慧交通、金融和IOT传感器数据采集,目前可以在阿里云官网开通购买基础版和高可用版实例。
CMOS图像传感器供应商SmartSens获数千万美元融资,联想创投集团等机构参投
据了解, SmartSens将依托当前在安防监控领域取得的技术与市场优势,进一步扩大应用市场范围,全面涉足工业制造(工业相机)、智能交通、消费电子、汽车电子等重点领域。
阿里云城市大脑最新实践 衢州公交通行效率提高14%
11月20日,衢州市人民政府发布了“城市大脑”的最近实践成果——当地1路和103路公交路线的27个路口实现了公交信号优先,其中103路公交车通行效率提高了14%。
数字孪生核心技术揭秘(一):渲染引擎
从2017年“数字孪生城市”概念走红开始,全国各地“数字孪生城市”如雨后春笋般涌现,迅速推动了整个行业快速发展。与此同时,整个“数字孪生城市”产业链路上的技术瓶颈开始显现,尤其是数字孪生城市构建的核心环节之一的三维渲染引擎已经成为制约数字孪生城市项目正真实战落地的核心痛点。
交通标识与信号灯数据集(1000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
在智能驾驶与智慧交通的研究中,交通标识与信号灯识别 是最基础且最关键的任务之一。为了方便研究人员和开发者快速上手目标检测模型训练,本数据集提供了 1000张交通场景图片,并且已经按照目标检测任务的需求完成了 数据标注与划分。该数据集可直接应用于 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等深度学习模型的训练与测试。
连接真实世界,高德地图背后的算法演进和创新
出行是生活的重要部分。我们都习惯了出门用导航,但一个导航App背后,需要什么样的数据和算法来支撑呢?算法又如何来推动出行体验的进步和创新呢?在阿里CIO学院攻“疫”技术公益大咖说的第十四场直播中高德地图首席科学家任小枫将为大家讲解高德地图背后的算法的演进和创新,分别从地图制作、搜索推荐、路径规划、时
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5月前
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基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天,准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境,而基于深度学习的目标检测算法,尤其是YOLO(You Only Look Once)系列,因其检测速度快、精度高、可部署性强等特点,在交通场景识别中占据了重要地位。
智慧交通AI算法解决方案
智慧交通AI算法方案针对交通拥堵、违法取证难等问题,通过AI技术实现交通管理的智能化。平台层整合多种AI能力,提供实时监控、违法识别等功能;展现层与应用层则通过一张图、路口态势研判等工具,提升交通管理效率。方案优势包括先进的算法、系统集成性和数据融合性,应用场景涵盖车辆检测、道路环境检测和道路行人检测等。
姚国政:汽车金融数字化正当时 | 阿里CIO学院名人堂
利用大数据和人工智能等技术对客户进行汽车分期的动态风险定价和授信。客户参考授信购车,这可以最大化的优化客户购车和分期的体验,提升用户对汽车金融企业的信任。
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