【太平洋汽车网】汽车tsr指的是汽车安全系统中的交通标志识别系统，其是利用前置摄像头结合模式，可以识别常见的交通标志，这一功能会提醒驾驶员注意前面的交通标志，以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能降低了驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能，避免了违法左转或者其他交通违法行为，从而提高了车主驾车的安全性。
交通标志识别系统一般包括检测和识别两部分。检测一般是利用交通标志的形状和颜色特征，从自然场景中把交通标志提取出来。识别是把检测出来的交通标志的内容识别出来。交通标志识别在规范交通行为、确保安全驾驶等方面具有重要的意义。交通标志通常处于室外复杂的环境条件下，识别的过程中容易受环境光照、方向旋转的影响。
交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分，提高交通标志检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。算法的准确率是交通标志识别研究中一个十分重要的因素，错误的识别结果不仅不能起到辅助驾驶作用，还会导致严重的安全事故。而算法的实时性决定了研究成果能否转化为具有实际应用价值的产品。在汽车数量日益增加、交通安全事故居高不下，要求不断提升汽车的驾驶智能化的现实压力面前，开展以实时应用为目标的交通标志检测与识别技术研究，对于增加驾驶安全具有重大的意义。
交通标志检测是进行交通标志分类的前提，同时还压缩了计算目标的空间，减少后续特征提取算法的运算量，还可以获得更高的识别准确率。在图像的特征提取领域，常见的特征提取与选择方法有：PCA主成分分析法Gabor特征提取算法SIFT特征提取算法SURF特征提取算法Haar小波特征提取算法/类Haar小波特征提取算法不变矩特征提取算法直方图特征提取算法交通标志分类与识别方法主要有：基于各种距离的模板匹配识别方法，基于大量数据样本的机器学习识别方法以及基于粒子群算法、遗传算法等智能算法的识别方法。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
【太平洋汽车网】道路交通标志分为主标志和辅助标志两大类。1、主标志又分为警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志和道路施工安全标志六种。2、辅助标志是在主标志无法完整表达或指示其内容时，为维护行车安全与交通畅通而设置的标志，为白底、黑字、黑边框，形状为长方形，附设在主标志下，起辅助说明作用。
事故的原因,都与交通标志可能阻塞或部分阻塞的标志,标志的恶化,或司机的分心有关
两个方法：把卡拿出来，看卡上的标识，联通卡一般都有一个联通标志或精彩在沃的图标（图中红圈中的两个标志），没有就不是联通的卡。。。也可以在手机的sim设置中看一下，会直接识别出是什么卡的
1、品牌口号：“让一切自由连通”
2、品牌标识：
3、品牌标识诠释
（1）色彩面：
中国红：国旗色，代表热情、奔放、有活力，是中国情结最具代表性的颜色。象征快乐与好运的红色增加了企业形象的亲和力并给人强烈的视觉冲击感，与活力、创新、时尚的企业定位相吻合。
水墨黑：最具包容与凝聚力的颜色，在汉代黑色是最高权力的象征。红色和黑色搭配具有稳定、和谐与张力的视觉美感。
（2）形象面：
红色双“i”是点睛之笔，既象两个人在随时随地的沟通，突出了“让一切自由连通”的品牌精神，又在竖式组合中巧妙的构成了吉祥穗造型，强化了联通在客户心中吉祥、幸福的形象。
（3）理念面：
i：发音同“爱”，延伸“心心相连，息息相通”的品牌理念；英文释义“我－i”、“信息－information”迎合“以客户为中心”的营销模式以及“向客户提供一体化的通信与信息服务”的品牌营销总体思路。
（4）功能层面： “让一切自由连通”体现了中国联通可以满足人们渴望与外界自由沟通的愿望，帮助人们随时随地，以多种方式进行联络和获取信息的功能需求。具体功能体现在可以帮助人们实现：
与亲人，与朋友…与他人时刻沟通；
与机会，与财富…与信息自由连通；
与快乐，与精彩…与娱乐轻松连通；
与企业，与机关…与专业可靠连通。
（5）情感层面： “让一切自由连通”体现了中国联通将致力于通过现代通信与信息服务，满足人们“随心如意，心想事成，事事顺利”和渴望“社交与归属，受人尊重”的情感需要，通过满足人们更高层面的精神需求，体现公司的品牌价值。具体来说满足了人们：
与梦想、与希望连通，获得心理满足情感愉悦需求；
与亲情、与友情连通，获得群体认可的社交与归属需求；
与成功、与财富连通，获得社会地位，受人尊重的需求。
（6）文化层面：“一切”体现了“广泛”，“自由”体现了“顺畅”，“连通”体现了“和谐”。“让一切自由连通”充分体现了中国联通将以现代化的通信与信息服务报效社会，团结社会各方力量，按照“开放、合作、共赢”的原则，致力于人类和谐的社会责任感和追求。具体来说体现了中国联通：
致力于人与人的沟通与和谐；
致力于人与物的沟通与和谐；
致力于人与社会的沟通与和谐；
致力于人与自然的沟通与和谐；
致力于文化与文化的沟通与和谐。
如果您的手机插入2张SIM卡只显示1个信号图标时，说明您的SIM卡无法识别，请按照如下方法排除是否SIM卡问题：1.请重启手机尝试建议您重启手机，让手机重新读取“SIM卡”后尝试。2.请观察SIM卡外观是否良好（1）观察SIM卡金属表面是否有脏污，清理SIM卡表面污垢，避免产生接触不良导致SIM卡无法识别。（2）如果您是自行裁剪的SIM卡，很可能由于SIM卡形状不标准，安装在卡托内松动，产生接触不良导致SIM卡无法识别。建议您携带身份证到就近的运营商营业厅更换标准SIM卡使用。3.请测试SIM卡能否正常使用如果您的SIM卡在其他手机上也不能被识别，或者其他SIM卡在您的手机上可以被识别，很可能是您的SIM卡出现故障，建议您携带身份证到就近的运营商营业厅更换标准SIM卡使用。4.请查看SIM卡是否放在对应的卡槽部分手机仅支持单SIM卡，卡托内侧为NM卡槽，外侧为SIM卡槽，请参考卡托边框上的标识进行放卡，SIM卡和NM卡放置错误会导致不识别。如果尝试以上方法后仍未解决此问题，请您提前备份好数据(QQ、微信等第三方应用需单独备份)，并携带相关购机凭证，到附近的华为客户服务中心检测。
相关链接如下：华为客户服务中心维修备件价格查询预约服务寄修服务
您想问的是中国联通公司的标志是吗？我可以告诉您，中国联通的标志是一个艺术化的中国结，所以说具体的图案您可以到百度上搜索。
在科学技术飞速发展的今天，印刷、摄影、设计和图像传送的作用越来越重要，这种非语言传送的发展具有了和语言传送相抗衡的竞争力量。标志，则是其中一种独特的传送方式。人们看到烟的上升，就会想到下面有火。烟就是有火的一种自然标记。在通讯不发达的时代，人们利用烟（狼烟）作为传送与火的意义有关联的（如火急、紧急、报警求救等）信息的特殊手段。这种人为的"烟"，既是信号，也是一种标志。它升得高、散得慢，形象鲜明，特征显著人们从很远的地方都能迅速看到。这种非语言传送的速度和效应，是当时的语言和文字传送所不及的。今天，虽然语言和文字传送的手段已十分发达，但像标志这种令公众一目了然，效应快捷，并且不受不同民族、国家语言文字束缚的直观传送方式，更回适应生活节奏不断加快的需要其特殊作用，仍然是任何传送方式都无法替代的。标志，是表明事物特征的记号。它以单纯、显著、易识别的物象、图形或文字符号为直观语言，除标示什么、代替什么之外，还具有表达意义、情感和指令行动等作用。标志，作为人类直观联系的特殊方式，不但在社会活动与生产活动中无处不在，而且对于国家、社会集团乃至个人的根本利益。越来越显示其极重要的独特功用。例如：国旗、国徽作为一个国家形象的标志，具有任何语言和文字者难以确切表达的特殊意义。公共场所标志、交通标志、安全标志、操作标志等，对于指导人们进行有秩序的正常活动、确保生命财产安全，具有直观、快捷的功效。商标、店标、厂标等专用标志对于发展经济、创造经济效益、维护企业和消费者权益等具有重大 实用价值和法律保障作用。各种国内外重大活动、会议、运动会以及邮政运输、金融财贸、机关、团体及至个人（图章、签名）等几乎都有表明自己特征的标志，这些标志从各种角度发挥着沟通、交流宣传作用，推动社会经济、政治、科技、文化的进步，保障各自的权益。随着国际交往的日益频繁，标志的直观、形象、不受语言文字障碍等特性极其有利于国际间的交流与应用，因此国际化标志得以迅速推广和发展，成为视觉传送最有效的手段之一，成为人类共通的一种直观联系工具。
【太平洋汽车网】汽车tsr指的是汽车安全系统中的交通标志识别系统，其是利用前置摄像头结合模式，可以识别常见的交通标志，这一功能会提醒驾驶员注意前面的交通标志，以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能降低了驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能，避免了违法左转或者其他交通违法行为，从而提高了车主驾车的安全性。
交通标志识别系统一般包括检测和识别两部分。检测一般是利用交通标志的形状和颜色特征，从自然场景中把交通标志提取出来。识别是把检测出来的交通标志的内容识别出来。交通标志识别在规范交通行为、确保安全驾驶等方面具有重要的意义。交通标志通常处于室外复杂的环境条件下，识别的过程中容易受环境光照、方向旋转的影响。
交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分，提高交通标志检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。算法的准确率是交通标志识别研究中一个十分重要的因素，错误的识别结果不仅不能起到辅助驾驶作用，还会导致严重的安全事故。而算法的实时性决定了研究成果能否转化为具有实际应用价值的产品。在汽车数量日益增加、交通安全事故居高不下，要求不断提升汽车的驾驶智能化的现实压力面前，开展以实时应用为目标的交通标志检测与识别技术研究，对于增加驾驶安全具有重大的意义。
交通标志检测是进行交通标志分类的前提，同时还压缩了计算目标的空间，减少后续特征提取算法的运算量，还可以获得更高的识别准确率。在图像的特征提取领域，常见的特征提取与选择方法有：PCA主成分分析法Gabor特征提取算法SIFT特征提取算法SURF特征提取算法Haar小波特征提取算法/类Haar小波特征提取算法不变矩特征提取算法直方图特征提取算法交通标志分类与识别方法主要有：基于各种距离的模板匹配识别方法，基于大量数据样本的机器学习识别方法以及基于粒子群算法、遗传算法等智能算法的识别方法。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
据学校官网2015年6月信息显示，学校设省级工程中心1个，省级研究中心1个，校级研究所3个。省级工程中心：辽宁省桥梁安全工程技术研究中心 省级研究中心：辽宁交通经济与现代物流研究中心 校级研究所：模具研究所、机电研究所、信息技术研究所 据教育部科学技术司公布的统计调查文件汇总，学校2009-2014年科技经费总额为万元，科技课题总数149项，发表论文220篇。 2013年学校获得“辽宁省公路学会优秀论文奖”一等奖1篇，二等奖2篇，三等奖7篇。 学校2009-2014年科研经费与成果年份科技经费 科技课题总数 学术论文 成果授奖 2009年 万元 32项 20篇 0项 2010年 万元 34项 35篇 2项 2011年 万元 41项 38篇 0项 2012年 万元 14项 35篇 2项 2013年 万元 15项 51篇 2项 2014年 万元 13项 41篇 1项 表中数据来源于教育部科学技术司公布的统计调查文件 2013年省教育厅科学研究项目项目编号负责人项目名称项目性质获得经费W2013285张亚军经济发展方式转变和产业转型升级背景下高等职业教育人才培养的转型升级研究一般项目万元L2013492栾禄祥NFC技术在数字化校园建设中的应用设备开发一般项目3万元L2013491赵红岩基于物联网的视频图像感知系统研究设计一般项目3万元ZS2013017徐维东基于高职学生职业素质培养的思想政治教育实效性研究专项万元 学校2014年纵横向科研课题立项表序号负责人项目名称立项部门研究经费1 赵 萍 复杂曲面高速精密加工工艺研究 省科技厅 3万元 2 张 岩 公路隧道防排水与冻害防治关键技术研究 省交通厅 25万元 3 赵同峰 季冻区水泥混凝土耐久性检测与快速修补技术研究 30万元 4 袁晓军 交通标志标线养护评价指标与快速检测技术研究 30万元 5 陈雪莲 面向交通服务的城市群体移动行为模式挖掘研究 省教育厅 3万元 6 赵 萍 复杂曲面数字化制造集成系统的研究 3万元 7 穆学军 基于活动性课程的高职学生社会主义核心价值观培育体系构建 万元 8 姚 丽 公路桥梁加固工程预算补充定额编制 横向课题 30万元 9 栾禄祥 高精度二维追日控制器 50万元 10 方晓辉 交通类高职示范校服务沈阳轨道交通建设事业发展模式研究 市教科工委 万元 11 崔剑生 新型城镇化进程中沈阳经济区乡村经济转型升级研究 市社科联 自筹 12 卢 萍 沈阳非物质文化遗产保护与旅游开发研究 自筹 13 辛 健 关于民营企业吸纳大学生就业激励机制的对策建议 自筹 14 张慧慧 关于农村“空巢老人”养老保障问题 的对策和建议——以沈阳市农村为例 自筹 15 崔剑生 关于温泉旅游资源开发利用可持续性的对策建议 自筹 16 王凌艳 沈阳市汽车租赁服务业SWOT分析与发展建议 自筹 17 何静文 关于就业市场性别歧视问题与对策建议 自筹 18 鲁 纯 基于CIS的社区地理信息系统的建立 自筹 19 张建民 弘扬推广优秀传统文化提升沈阳市民品德修养的对策建议 自筹 20 乔英久 新媒体环境下推进城市公益广告宣传 的对策 自筹 21 高振双 加强高职院校领导班子建设 省高校工委 自筹 22 岳贵鑫 基层党组织先进性长效机制研究 自筹 23 张殿栋 创新高校廉政文化建设的思考与实践 自筹 24 何静文 企业食品安全社会责任的法制保障研究 省法学会 自筹 采用中国公路零公里标志作为标志设计的主体图形元素。中国公路零公里标志代表起点，寓意着交专立足交通事业“从零公里做起”， “脚踏实地，追求卓越”的学校精神。标志设计融入了中国传统文化中极具代表性的图案——“坛城”的朴素的宇宙观，为标志注入了丰富的文化底蕴，也寓意学校开拓进取，胸怀天下，坚持以内涵建设为主的发展思路。标志外形为圆，象征天空；内形为方，象征大地，也代表城市；四周的缺口代表着通向城外的路；四段圆弧的荷花瓣衬托，即是东南西北四个方位的占位设计，同时也寓意学校的发展-环境美好，前程似锦。天圆地方，四通八达的构图设计，体现了传承中国传统文化的同时，也与中国公路网络四通八达相一致，张力蓄意于无之中。 厚德 笃学 实践 创新厚德：是指重视深厚政治思想道德品质的修养。笃学：是指专心致志地学习，有深厚扎实的学问。实践：是指理论知识转化为动手能力和应用能力。创新：是指在掌握扎实理论和技能的基础上，发挥自身的潜能，培养开拓能力和创造能力。 《跨越》——辽宁省交通高等专科学校校歌作词：高振双、范哲明作曲：范哲明大路宽广，延展我们的希望！大桥飞虹，架构我们的理想！车行四方，加快时代的脚步！物流五洲，彰显中国的富强！厚德笃学，我们脚踏实地科学发展！实践创新，我们追求卓越开来继往！跨越，跨越，我们我们有坚定的志向！跨越，跨越，我们不断奋发向上！跨越，跨越，用青春谱写壮丽的诗篇！跨越，跨越，用智慧奏响辉煌的乐章！辉煌的乐章！
道路交通论文
道路交通安全相关的论文应该怎么写呢？以下是我整理的道路交通论文，欢迎参考阅读！
摘要 ：
交通安全关乎国计民生，是我国基础设施建设中不容忽视的问题之一。公路设计作为公路交通建设中关键的环节，其科学合理性直接影响着公路通车以后的使用性能，必须在公路设计阶段充分考虑对交通安全的影响。通过分析交通安全中公路设计因素的影响作用，探讨了改善公路设计的措施，以确保公路交通自设计之初就消除不必要的隐患，进一步提升公路交通安全。
关键词 ：
交通安全；公路设计；线形设计；视距
引言
交通安全的影响因素中，公路设计是最不容忽视的因素之一。公路设计是公路工程建设中的关键环节，其科学性直接影响着道路以后的使用性能。公路设计过程中如果未对公路线形、抗滑系数等充分考虑，就可能在以后的车辆行驶过程中引发安全事故。因此，探讨公路设计中对交通安全的影响因素，并采取相应的改进措施是十分必要的。
1公路设计因素对交通安全的影响
公路交通作为交通系统中重要的组成部分，其安全性能对交通安全的影响是不容忽视的。公路设计是公路交通建设的关键步骤，设计质量的优劣直接影响着公路的使用性能。通常情况下，公路交通安全会受到多种因素影响，因此在公路设计的过程中应充分考虑各种因素的综合影响，进而在设计之初就采取相应的措施以确保公路交通系统的可靠性。
平面线形设计对交通安全的影响
公路线是公路交通系统的主要组成部分，平面线形设计也是公路交通安全中首要考虑的因素。公路平面线形设计中必须充分考虑驾驶员在道路行驶过程中的心理和视觉感受，因为这些因素都直接影响着驾驶员在车辆行驶中的安全稳定性。实际上，每个驾驶员在车辆驾驶中的习惯和操控手法都不一致，这里主要考虑驾驶员的共性习惯问题，并兼顾个性效应。此外，设计中还应考虑紧急情况出现时驾驶员能够做出的控制和反应，以应对不同紧急状况的发生，从而在公路设计过程中就加强对交通事故及严重交通事故的预防。平面线形设计的优劣能够直接影响以后道路行驶中驾驶员的视觉效果，在设计过程中应特别重视对以上因素的影响[1]。视距设计对公路交通安全的影响所谓视距，通常包括平面视距和纵断视距。视距对于驾驶员安全行车的影响也是不容忽视的，良好的视距设计可以在驾驶员的行车过程中营造舒适的外在环境，并在紧急情况出现时能够有更加充分的时间和空间来采取措施，及时操控车辆到安全的区域。公路设计中的视距设计根据内容又可以分为停车视距设计、会车视距设计及超车视距设计，其中最应该引起重视的是超车视距，因为超车通常是最容易引起交通事故的操作之一。超车视距也被认为是最长的视距，交通意外风险最高，在行车过程中需要的时间和空间最多，因此必须在超车视距设计中给予充分的考虑。
纵断面线形设计对公路交通安全的'影响
纵断面的公路设计通常对视距的影响是决定性的，同时也是公路设计中影响交通安全的重要因素之一[2]。公路的线形设计中纵断面设计是十分重要的一个环节，特别是出现较长或者大型纵坡的情况时，公路纵断面的影响必须完全考虑。在公路上行驶的车辆一旦遇到长或大的纵坡，车辆载重量又较大的情况，就会保持长时间的低档行驶，进而对车辆造成一定的影响。除了大纵坡以外，还有一些其它方面的情况需要认真考虑，由于涉及到道路危险，因此纵断面的线形设计至关重要。
平纵组合设计对公路交通安全的影响
平纵组合设计是影响交通安全的又一重要因素。组合设计的最终目的是为了让道路行驶过程更人性化，更符合驾驶员的习惯，也是帮助行驶车辆能够更好地协调。只有设置了相应的平纵组合设计，才能够尽量避免或减少车辆在行驶的过程中由于不适应而引发的交通事故。平纵组合的设计对于公路交通来说是十分重要的，要充分考虑到驾驶员的行车习惯及在各种路段行车过程中产生的惯性心理及其影响。
2改善公路设计中对交通安全影响因素的措施
公路交通安全关系到社会生活的方方面面，提供良好的交通环境需要公路设计过程中充分地考虑到影响交通安全的因素，并采取相应的措施。公路交通安全系数的提高，离不开科学合理的公路设计。
改进公路平面线形设计
公路直线路段过长就容易引起驾驶员的视觉疲劳，同时也可能导致驾驶员的车速过快，因此，公路支线路段在设计长度上应尽量避免连续过长的路段。为了确保公路路段前后线形性能的稳定性，选择曲线半径时通常要用到比最小半径大的半径，且一般不超过1000m。此外，行车路段中出现比现行路段更复杂的情况后，应充分考虑车辆面临突然的变化采取习惯性制动措施的情况，一方面应尽可能通过曲线技术指标将路段科学过渡，留给驾驶员充分的时间做好预防突发状况的准备。此外，公路不仅仅是供人们通行的基础设施，同时也是周围环境的营造者，公路设计中也要考虑到对环境的影响，以为人们提供良好的行车外在环境。
改进公路视距设计的方法及措施
在改进公路视距设计中主要从以下3个方面进行分析[3]：首先，驾驶员在公路上行车要实现超车就必须具有足够的超车时间和空间，视距设计时就应考虑到为车辆超车提供行车净空的标准要求，并在以后的施工中严格保证净空的规范质量，以确保车辆行进过程有序地完成。其次，公路设计的过程中任何设计方案的提出都要满足国家标准的要求，特别是高等级公路和主干线公路，必须满足在该路段标准车速行驶的状态下完成超车所需要的时间和空间保证。最后，公路路段中如果出现人工构造物或者边坡时，除了要保证相应的空间以外，还应该考虑到构造物对驾驶员视线的影响，可以适当设置交通标志以提示驾驶员可能要面临的路况，以尽早采取制动或其它措施来应对，预防和减少交通意外的出现。
改进纵断面线形设计的措施
纵断面线形设计主要是针对长、大纵坡的路段，在设计的过程中要考虑长、大纵坡等实际情况。路段中出现较长或者较大的纵坡路段时，就需要对该路段进行爬坡设计，除了相应的受力计算外，也要保证各种行驶车辆在该路段爬坡时车辆的性能稳定性，绝不可采取极限值计算并应用于设计中。因为如果采取极限值法进行设计，一旦车辆性能受到影响就会发生不必要的交通事故。如果必须要采取极限值时，也应该辅助以相应能够有效降低车速的措施，或者设置醒目的道路警告交通标志，提前向驾驶员提示预警，让其尽早采取措施以减少由于特殊路段行车不当而引起的交通安全事故。
改进平面组合设计的措施
组合设计的目的通过平面上直线与曲线的交叉或者其它方式的纵断相接，为驾驶员提供良好的行车环境，以预防和减少交通意外的出现。例如，公路路段中出现急转弯或者连续陡坡的情况时，通过平面曲线设计将道路平曲线设置的长于平面竖曲线，可以有效降低车辆行驶该路段过程中的不适应，从而降低交通意外的发生概率。直线纵断面在驾驶员行车的过程中可能会造成视觉上的阻碍，在公路设计中应注意避免，同时，还应考虑到驾驶员突然采取制动措施时的车辆可能行进状况，设置相应的平面区域，以降低紧急意外引起的事故发生率，确保公路交通安全。
3结语
经济的发展离不开基础设施的建设，公路交通作为我国的主要交通形式正在扮演者越来越重要的角色。公路设计是公路交通的关键步骤，良好的公路设计能够为交通安全及早地剔除隐患，减少重大交通事故的出现频率。随着我国经济建设的快速发展，公路交通安全越来越受到公众的重视，公路设计工作者需要承担的责任越来越大，在设计过程中应充分考虑交通安全的影响因素，提高公路交通的可靠稳定性。
GNSS测量是用接收机与天线组成的测量系统,我整理了gnss测量技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!
GNSS测量技术在城市测量中的应用
摘要：GNSS城市测量技术内容主要包括城市CORS系统建设、城市GNSS网建设、城市GNSS RTK测量、城市GNSS高程测量等，本文主要就这几方面的技术应用作了简要应用分析。
关键词：GNSS;CORS系统;控制网;RTK测量;高程测量
Abstract: GNSS measurement technology mainly includes the construction of city, city CORS city GNSS network construction, city, city GNSS RTK measurement of GNSS height measurement, this paper focuses on several aspects of this technology are briefly applied analysis.
Key words: GNSS; CORS system; control network; RTK measurement; height measurement
中图分类号：P224
全球导航卫星系统(GNSS)技术的应用，导致传统测量的布网方法、作业手段和内外作业程序发生了根本性的变革，为城市测量提供了一种崭新的技术手段和方法。全球导航定位系统具有全球性、全天候、高效率、多功能、高精度的特点。在用于大地定位时，测站间不要求互相通视，无需造标，不受天气条件影响。一次观测，可以获得测站点的三维坐标。卫星定位城市测量技术内容包括城市CORS系统建设、城市GNSS网建设、城市GNSS RTK测量、城市GNSS高程测量等，适用于城市各等级控制测量、工程测量、变形测量和地形测量等。GNSS技术将以高速度、高精度、低成本为城市建设服务，快速、及时、准确地为城市规划、建设和管理提供测绘保障。
一、城市CORS系统建设
GNSS技术已在国内导航、定位、科学研究领域得到广泛应用。一个城市只应建设一个城市CORS系统，避免重复建设和资源浪费。系统建设不但要满足城市测绘部门对定位的需求，还要综合考虑地震、气象、土地和其他行业对系统的需求[1]。具体实施可根据城市和经济发展情况可以一次建设完成，也可分期建设，城市CORS系统作为城市重要的空间数据基础设施之一，首先要满足城市对空间定位的不同服务需求。
城市CORS网的布设不同于城市常规GNSS网的布设，常规GNSS网的边长一般较短，而CORS网站间距离可根据系统功能设计而适当加长。下表1列举了部分城市及地区已建成的CORS网平均边长。
表1部分城市及地区CORS网
根据对部分城市及地区已建成的CORS网平均边长的统计和分析，制定了城市CORS网的平均边长为40km这一指标。为了满足CORS系统厘米级的实时定位服务精度。在具体布设中可以根据城市地理位置、城市规模和建设应用等情况，有针对性地确定CORS站密度。但是相邻CORS站最长间距不宜超过80 km。由于地壳形变、自然灾害、地下水的过量开采等原因，可能导致城市CORS站站址的不稳定，应定期对CORS网进行坐标解算，解算周期不应超过一年。CORS站坐标的平面位置变化不应超过;高程变化不应超过3cm。当CORS站坐标的变化量不符合规定时，应分析原因，并应及时更新CORS站坐标或另选新站。对于地面沉降严重的区域，可另行制定高程变化的变化量限值。
二、城市GNSS控制网建设
GNSS网的布设应遵循从整体到局部、分级布网的原则。城市首级GNSS网应一次全面布设，加密GNSS网可逐级布网、越级布网或布设同级全面网。GNSS网布设特征：如果某GNSS网由n个点组成，每点的设站次数为m，用N台GNSS接收机来进行观测时，观测的时段数C：C=n﹒m/N一个时段中用N台GNSS接收机来进行同步观测时，可组成非独立的基线向量数：N(N-1)/2，所以该GPS网中共有非独立的基线向量数：J总=C﹒N(N-1)/2每个时段中可测定的独立基线向量数为N-1条，故在该网中独立基线向量数总数为：J独= C﹒(N-1)
在由n个点组成的GNSS网中只需要有(n-1)条基线向量就可以确定这n个点的相对位置(如果其中有一个点的坐标是已知的，就可以确定其余n-1个点的坐标)。因此， 该GNSS网的必要基线向量数：J必= n-1网中实际测定的独立基线向量数为C﹒(N-1)条，所以，网中的多余基线向量数为：J多= J独- J必= C﹒(N-1)-(n-1)举例：某GNSS网由80个点组成，现准备用5台GNSS接收机来进行观测，每个点重复设站为4次。则全网的观测时段数C为：C=n﹒m/N=80×4/5=64全网共有基线向量数：J总=C﹒N(N-1)/2=64×5×4/2=640条
网中独立基线向量数为：J独= C﹒(N-1)=64×4=256条。GNSS网的必要基线向量数：J必= n-1=80-1=79条。网中的多余基线向量数为：J多= J独- J必= 256-79=177条。三、城市GNSS RTK测量技术及其应用
RTK测量可采用单基站RTK测量和网络RTK测量两种方法进行。已建立CORS系统的城市，宜采用网络RTK测量。在实际作业过程中，有一些通信信号较弱或覆盖不到的困难地区，无法实时进行单基站RTK和网络RTK测量，现场可以采用后处理动态测量的模式进行RTK测量。单基站RTK测量的基准站设置是关键性的第一步。基准站的选择直接影响到作业半径和效率。若基准站选择不当，基准站观测数据质量和无线通讯信号传播质量无法保证。该基准站支持的所有流动站都不能顺利作业，或者造成基准站频繁迁站，影响工作进程。基准站的设置要与当前作业方式匹配，还要与流动站的模式匹配。
静态GNSS控制网测量可以通过基线精度、重复基线差及环闭合差和平差等作业过程对成果进行检验;RTK测量每个测设点都是相互独立的，点与点之间没有直接关系，对于因意外产生的粗差无法发现[2]。因此，为提高RTK测量的可靠性，保证仪器各种设置正确，测量过程中应选择一定数量的已知坐标点进行测量校核，以检查用户站设备的可靠性以及坐标转换参数的准确性。
利用已有RTK测设的控制点时，应进行坐标或几何检核。对已有的RTK控制点，可以作为RTK测量时的校核点，也可以作为同等级布设的控制点。该校核点如果要作为控制点使用时，应与新布设的控制点统一。统一进行控制点间的边长、角度以及坐标检核，应达到精度要求。RTK测量的精度会受到各种因素的影响。由于载波相位进行测量具有多值性，初始化过程中各种误差以及数据链传输过程中外界环境、电磁波干扰产生的误差的影响，可能导致整周未知数解算不可靠。同时，RTK测设点间的相互独立，与传统测量强调的相邻点间相对关系有着根本上的区别。
四、城市GNSS高程测量技术及实例应用
GNSS高程测量按作业过程应分为高程异常模型的建立、GNSS测量和数据处理。高程异常模型可利用已有模型。高程系统中最常用的有正高系统(以大地水准面作为参考基准面)和正常高系统(以似大地水准面为参考基准面)。我国使用的高程系统是正常高系统。采用GNSS测量技术测定地面点的高程是以地心坐标的地球椭球面为基准的大地高H，大地水准面和似大地水准面相对于地球椭球面有一个高度差，分别称为大地水准面差距N和高程异常ζ。大地高H、正高Hg和正常高Hγ之间按下列公式计算： H=Hg+NH=Hγ+ζ如果能够比较精确地确定地面点的高程异常，则用GNSS测量方法可精确测定地面点的正常高。
GNSS静态测量技术要求浅析
摘要：本文介绍了常用规范中有关卫星定位静态测量的技术要求，并对各规范的不同技术要求进行了比较与分析。
关键词GNSS静态测量GNSS测量常用规范GNSS技术要求比较与分析
中图分类号：P258]文献标识码： A 文章编号：
卫星定位技术具有全球性、高效率、多功能、高精度的特点。卫星定位静态测量其定位精度高达10-6~10-7，广泛应用于各种类型和等级的控制网的建立。有关卫星定位测量(以下简称GNSS测量)常用的规范较多，各个规范分别从相应的专业标准制定了详细的GNSS测量技术要求，使GNSS测量的应用具有良好的可操作性，发挥了巨大的作用。下面就常用规范中有关GNSS静态测量的技术要求作一些比较与分析：
1、坐标系统
满足测区内投影所引起的长度变形值不大于，是建立或选择平面坐标系的前提条件和基本准则;而确定控制网的位置基准则是GNSS网基准设计的主要问题，可根据测区的地理位置、平均高程来选择适宜的坐标系统。GNSS测量所获得的是空间基线向量或三维坐标向量，属于其相应的空间坐标系(WGS-84坐标系)。规范要求应将其转换至国家统一的高斯正形投影分带平面直角坐标系(2000国家大地坐标系、1954年北京坐标系、1980西安坐标系)或建筑施工坐标系等其他独立的坐标系的坐标。转换时通常应具备坐标系统相对应的参考椭球及基本参数、坐标系的中央子午线经度、坐标系的投影面高程及测区平均高程异常值、起算点的坐标和起始方位角以及纵、横坐标加常数等。
2、精度分级和技术设计
GNSS网精度指标通常采用相邻点的基线长度中误差公式：来衡量，GNSS网的全中误差不应超过其理论值。按照精度和用途，《全球卫星定位系统(GPS)测量规范》(以下简称《GNSS国标》)把GNSS测量的等级划分为A、B、C、D、E五个等级，并按相邻点基线向量中误差的水平分量、垂直分量来衡量相应级别的精度。而其它规范则是采用传统的三角形网按边长和精度来划分等级，用最弱间接边的相对中误差来衡量精度。相比较而言，前者较抽象，后者虽然较直观，但是遗憾的是，大多数的GPS随机软件中给出的却是直接观测边的精度。技术设计是为了得到最优化的布测方案，应根据项目的实际情况、GNSS网的目的、精度要求、控制点的密度、卫星状况、接收机的类型和数量、道路交通状况以及测区已有测量资料等，依据国家有关规范(规程)，并按照优化设计的原则进行综合设计。
规范要求：GNSS网应由一个或若干个独立观测环构成，各同步图形之间采用边连式或网连式，避免出现自由基线。因为自由基线不参与构成几何闭合图形，不具备检查和发现观测成果中粗差的能力。限制最简独立环的边数是为了避免基线误差互相掩盖，含较大误差的边不能被有效地捡出，从而导致网的可靠性降低。要求对独立观测边构成的同步环和异步环进行闭合差检查，是为了检查观测质量、评定精度。
3、选点、埋石
如果点位不符合GNSS测量要求，将引起失锁、周跳、多路径效应误差，GNSS观测中的粗差及劣质观测值就增多。首先要求测站点的顶空开阔。由于GNSS卫星信号本身很微弱，所以GNSS测量选点时还应注意：避开周围的电磁波干扰源以保证GNSS接收机能正常工作;限制卫星高度角以减弱对流层的影响;远离强烈反射卫星信号的物体以减弱多路径效应的影响。规范要求应先进行图上技术设计和优化，并进行精度估算，最后再按技术设计的要求进行现场踏勘落实，对符合要求的旧有的控制点要充分利用。对GNSS点的标石和标志的埋设要求稳固，以易于长期保存、利用。
4、GNSS观测
GNSS接收机应在检定合格的有效期内使用，其标称精度应高于相应等级GNSS网的规范要求。由于双频接收机采用双频改正技术，可以很好地消除电离层折射误差的影响，所以基线边较长或等级较高的GNSS网采用双频接收机观测，精度提高尤为显著。为保证GNSS网中各相邻点具有较高的相对精度，网中距离较近的点一定要进行同步观测，以获得它们之间的直接观测基线。
各规范还对卫星截止高度角、同时观测的有效卫星数、时段长度、数据采样间隔率、PDOP值以及同步观测的接收机数目作了具体的规定。
随着卫星高度的降低，卫星信号接收的信噪比随之减小，对流层影响加大，测量误差也随之增大。各规范一般都要求卫星高度角不低于15°，这样可以在简化模型条件下保证所需的测量精度。
规定有效卫星数是因为同步观测的卫星越多，多余观测量就越多，成果精度也相应地提高。
观测时段长度和数据采样间隔率的限制是为了获得足够的数据量，从而有利于整周模糊度的解算和载波相位观测值周跳的探测。
PDOP值的大小与观测卫星在空间的几何分布有关，限制PDOP值是为了选择最佳的观测时间段，从而获得高精度的观测值。
有别于其他规范的重复设站数的规定，《工程测量规范》(以下简称《工规》)则提出了“独立基线的观测总数不少于必要观测基线数的倍”的规定。笔者认为：这两种提法的根本都在于增加多余的观测基线。通常作业中，按仪器的标称精度约有3% ~5%左右的闭合差不合格，有了多余基线，那么就可以舍去不合格的基线，从而保证网的观测质量。对于GNSS观测时间的确定，笔者在作业中发现，GNSS卫星信号良好的时候，采用双频接收机进行城市四等和一级GNSS测量时，由于其边长相对较短，观测时段分别采用30~40分钟和20~30分钟是可行的，从而提高工作效率。
5、成果资料
GNSS测量是基础性的测量成果，应长期保存，工作完成后，应提交完整的成果资料。包括：任务或合同书、技术设计书、已有成果资料的利用情况、仪器检校记录资料、点之记、外业原始观测记录、平差计算手簿、技术总结、检查报告、设计网图、观测网图、数据处理用图、成果图、坐标等成果资料及说明以及以上资料的电子文件光盘。
以上仅就常用规范中有关GNSS静态测量的技术要求作了一些浅显的比较与分析，在进行GNSS静态测量时，我们应根据项目的特点、精度和密度等要求，依据合适的规范进行设计、施测，以充分发挥GNSS技术的先进性、优越性。
参考文献
[1] 全球定位系统(GPS)测量规范(GB/T18314-2009)，测绘出版社，2009。
[2] 卫星定位城市测量技术规范(CJJ/T73-2010)，中国建筑工业出版社，2010。
[3] 铁路工程卫星定位测量规范(TB10054-2010)，中国铁道出版社，2010。
[4] 李征航、黄劲松 GPS测量与数据处理 武汉大学出版社，2010。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。