车道线视觉识别检测算法综述论文

1、基于霍夫变换的车道线检测2、基于仿射变换的车道线检测3、基于边缘拟合的车道线检测

本文将对论文 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中，LaneNet是一种将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型，负责对图片中的车道线进行实例分割；H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型，负责预测转换矩阵H，使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归（我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正）。根据论文中的实验结果，该算法在图森的车道线数据集上的准确率为，在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。如图1所示，对于同一张输入图片，LaneNet输出实例分割的结果，为每个车道线像素分配一个车道线ID，H-Net输出一个转换矩阵H，使用转换矩阵H对车道线像素进行修正，并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。论文中将实例分割任务拆解为语义分割和聚类两部分，如图2所示，LaneNet中decoder分为两个分支，Embedding branch对像素进行嵌入式表示，训练得到的embedding向量用于聚类，Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割（对像素进行二分类，判断像素属于车道线还是背景）。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。在设计语义分割模型时，论文主要考虑了以下两个方面： 1.在构建label时，为了处理遮挡问题，论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原； 2. Loss使用交叉熵，为了解决样本分布不均衡的问题（属于车道线的像素远少于属于背景的像素），参考论文 ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ，使用了boundedinverse class weight对loss进行加权: 其中，p为对应类别在总体样本中出现的概率，c是超参数（ENet论文中是，使得权重的取值区间为[1,50]）。为了区分车道线上的像素属于哪条车道，embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量，并且在设计loss时，使得属于同一条车道线的像素向量距离很小，属于不同车道线的像素向量距离很大。这部分的loss函数是由两部分组成：方差loss(L_var)和距离loss(L_dist)：其中，x_i为像素向量，μ_c为车道线的均值向量，[x]+ = max(0,x) 为了方便在推理时对像素进行聚类，在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。在进行聚类时，首先使用mean shift聚类，使得簇中心沿着密度上升的方向移动，防止将离群点选入相同的簇中；之后对像素向量进行划分：以簇中心为圆心，以2δ_v为半径，选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤，直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。 LaneNet是基于 ENet 的encoder-decoder模型，如图5所示，ENet由5个stage组成，其中stage2和stage3基本相同，stage1,2,3属于encoder，stage4,5属于decoder。如图2所示，在LaneNet中，语义分割和实例分割两个任务共享stage1和stage2 ，并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练；其中，语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2，实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N，W,H分别为原图宽和高，N为embedding vector的维度；两个分支的loss权重相同。 LaneNet的输出是每条车道线的像素集合，还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中，然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中，转换矩阵H只被计算一次，所有的图片使用的是相同的转换矩阵，这会导致地平面（山地，丘陵）变化下的误差。为了解决这个问题，论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net，网络的输入是图片，输出是转置矩阵H ：由图6可以看出，转置矩阵H只有6个参数，因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成，其网络结构如图7所示： Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程：LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分，两个模型的参数配置如下所示： • Dataset : Tusimple • Embedding dimension = 4 • δ_v= • δ_d=3 • Image size = 512*256 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-4 • Batch size = 8 • Dataset : Tusimple • 3rd-orderpolynomial • Image size =128*64 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-5 • Batch size = 10

车道标志检测识别系统论文

引言当前，许多领域越来越多地要求具有高精度A/D转换和实时处理功能。同时，市场对支持更复杂的显示和通信接口的要求也在提高，如环境监测、电表、医疗设备、便携式数据采集以及工业传感器和工业控制等。传统设计方法是应用MCU或DSP通过软件控制数据采集的A/D转换，这样必将频繁中断系统的运行，从而减弱系统的数据运算能力，数据采集的速度也将受到限制。本文采用DSP+FPGA的方案，由硬件控制A/D转换和数据存储，最大限度地提高系统的信号采集和处理能力。系统结构整个采集卡包括信号调理、数据采集、数据处理和总线接口设计。本文设计了具有信号衰减、增益放大和滤波等功能的信号调理电路，采用16位精度、最高采样率为500KSPS的A/D转换器AD7676；数字系统设计利用FPGA极其灵活、可编程的特点，选用Altera公司FPGA芯片EP2C8Q208，完成精度校正和逻辑时序控制；DSP采用TI公司的TMS320VC5416，使A/D转换后的数据在传输到上位机之前，进行数据整理、标记、打包以及数据预处理。数据采集卡可同时进行8通道数据采集，通道可进行衰减倍数、采样速度以及放大增益设置。同时提供模拟输出通道，用于实现波形产生和模拟驱动功能。能够进行自动校准，保证数据采集的准确性。PCI总线接口电路采用PLXTechnology公司的PCI总线接口芯片PCI9030,完成数据采集和状态、控制信号的传输。系统硬件电路设计数据采集模块设计从传感器送来的8路模拟输入信号通过多路模拟开关ADG507选择进入模拟通道，如果多通道同时采集，则采用时分复用方式，由FPGA依次控制各通道的通断。模式选择开关ADG509为四选一模拟开关,可分别选择被测模拟信号、标准参考电压值或用于通道校准的、经过DAC转换后的信号进入后级滤波衰减网络电路。送入ADC的信号要先经过低通滤波,以滤除高频噪声。滤波电路设计为二阶阻容低通滤波器，对频率高于50KHz的信号滤波。衰减电路设计为有源衰减，选用Linear公司的差分放大器LTC1992，可完成输入信号极性转换,实现单端信号转差分信号,同时通过由FPGA控制继电器选通不同的电阻网络调整衰减倍数，可实现对不同电压输入范围信号的调整，以满足AD7676的输入电压范围。信号增益可编程放大器LTC6911可通过编程设置以1、2、5步进变化的1V/V~100V/V增益倍数，数据采集过程中通过FPGA内部的比较电路自动调整增益放大器增益倍数，极大提高了对微弱信号的分辨能力。AD7676为差分信号输入，MAX6325基准源提供基准为的参考电压，采样时钟由晶振提供10MHz时钟信号经FPGA内部分频电路得到，单通道最高采样率为500KSPS。 FPGA电路设计 FPGA芯片也是一种特殊的ASIC芯片，属于可编程逻辑器件，它是在PAL、GAL等逻辑器件的基础上发展起来的。同以往的PAL、GAL等相比，FPGA规模比较大，适合于时序、组合等逻辑电路应用。本文选用Altera公司的FPGA芯片EP2C8Q208，完成数据采集卡的时序和地址译码电路设计。由于EP2C8Q208有36个M4KRAM，在FPGA内部设计一个16位宽度、4KB深度的FIFO，使用FIFO提高数据采集卡对多通道信号的采集存储能力。FIFO有半满、全满、空标志位，当DSP检测到半满标志位时，FIFO同时读写；全满时只读不写；空时只写不读。A/D采样控制信号由DSP通过FPGA控制；DSP对采集后的数据进行进一步处理，以提高精度，也具有传统CPU或MCU的功能，对时序、触发、DMA中断请求作出相应处理。 DSP电路设计 DSP采用TMS320VC5416，它是16位定点DSP，具有高度的操作灵活性和很高的运行速度，采用改善的哈佛结构(1组程序存储器总线，3组数据存储器总线，4组地址总线)，具有专用硬件逻辑的CPU、片内128KB的存储器、片内外设，以及一个效率很高的指令集。 DSP在系统中的作用主要是将A/D转换后的数据在传输到上位机之前，进行数据整理、标记、打包以及数据预处理。数据采集系统所有控制信号都由DSP控制FPGA逻辑电路产生。DSP外挂Flash存放DSP程序及其它配置数据，在上电时，DSP采用并行方式调入DSP内部执行。校准电路设计校准电路是本设计的重要环节，数据采集卡的高精度性能不仅取决于高分辨率的ADC，在更大程度上要依靠该数据采集卡优良的自校准和抗噪声能力来实现。校准时，DSP发出标准值，经D/A和A/D转换后，所采集的数据值与原标准值相比较，取其偏差系数组成去噪方程，以实现数据采集卡的自校准。 PCI总线接口电路设计 PCI总线规范十分复杂，其接口的实现比较困难。数据采集卡采用PCI9030作为用户接口，为PCI总线接口的开发提供了一种简捷的方法，只需设计简单的局部总线接口控制电路即可实现PCI总线的高速数据传输。使用Altera公司的QuartusII，使得硬件实现软件化设计，更新了传统的电路设计和调试方式，大大缩短了开发周期，特别是其设计仿真和定时分析使得设计更加可靠，确保了系统的正确性。系统软件设计驱动程序设计在Windows98/2000/XP环境下，处于Windows用户态的应用程序不能直接对硬件设备进行操作，要实现对数据采集卡的硬件资源(如内存、中断等)的访问，必须编写运行在核心态的设备驱动程序。目前，使用较多的开发工具是GUNGO公司的驱动程序开发组件WinDriver。利用WinDriver开发驱动程序，不需熟悉操作系统的内核知识。整个驱动程序中的所有函数都是工作在用户态的，通过与WinDriver的.VXD和.SYS文件交互来达到驱动硬件的目的。因为WinDriver开发环境提供了针对PLX公司芯片的存储器范围、寄存器和中断处理等模块，所以本文采用了GUNGO公司的开发工具，它支持PLX公司的PCI接口芯片，用户无需具有DDK和核心态程序开发经验，调试时可结合PLX公司的PLXmon工具。操作界面设计采用美国国家仪器公司的LabVIEW软件进行界面设计。LabVIEW是一种图形化编程语言，操作界面模拟实际仪器的控制面板，使用户能完成通道选择、模式选择、增益设定、采样率设定等功能，操作简单方便。系统指标分析 ADC误差分析常用的ADC主要存在量化误差、增益误差和偏置误差。量化误差是任何ADC都存在的，仅仅能通过提高ADC分辨率来减少，为把量化误差减少为±1LSB/2，通常的方法是把变换特性偏移1LSB/2。偏移误差是指对ADC采用零伏差动输入时实际代码与理想代码之间的差异。增益误差是指从负满量程转为正满量程输入时实际斜率与理想斜率之差。偏移和增益误差通常是ADC中主要的误差源。为了进行偏移校准，本文采用0V或非常小的信号并读取输出代码。如果结果为正，那么转换器就存在正偏移误差，从结果中减去偏移值；如果结果为负，那么转换器就存在负偏移误差，可向结果加上偏移值。通过对ADC施加满量程或近于满量程的信号并测量输出代码来实现增益校准。偏移校准在增益校准之前进行。模拟开关误差分析多路开关大体上可分为两种类型，即模拟电子开关和机械触点式开关。模拟开关具有转换速度快、使用寿命长、体积小、成本低、集成度高和无抖动等优点；但也存在一些缺点，如导通电阻较大、存在道间干扰、通道间共地等。本文所设计的数据采集卡使用ADI公司的ADG507和ADG509，导通电阻Ron100~300Ω，输入信号要通过Ron分压，输出到负载电阻上的电压要下降一些。为此，本设计用OPA2277做成压级跟随器连接到后面的负载电路上，以拉高多路模拟开关的负载阻抗，削弱串联内阻的影响。精度设计数据采集卡使用了可编程增益放大器LTC6911，最大可调增益为100V/V，极大提高了采集卡对微弱信号的分辨能力。同时，信号调理部分的电阻衰减网络可完成对信号的1/2、1/4分压，扩大了数据采集卡的动态范围。信号和干扰噪声在时域混合在一起，但是在频域有不同特性，因此，预先设计滤波器对噪声信号进行抑制，避免噪声电平很高，用增益放大器接收这样的信号会导致放大器饱和，使仪器不能正常工作。电压基准源是A/D或D/A转换电路的重要部件，系统输出精度在很大程度上取决于电压基准源的精度。这里主要考虑输出精度、稳定性和温度漂移系数。MAX6325是低噪声、高精度的掩埋齐纳型基准电压源芯片，其初始输出电压精度高达％，温度系数为℃。结语数据采集卡采用16位精度ADC，模拟信号通道设计考虑了微弱信号检测、噪声抑制、高频滤波、差分放大电路和可编程增益放大电路，数字电路部分设计以EP2C8Q208为核心，利用FPGA的时序严格、速度较快、可编程性好等特点，将可能需要的各种控制和状态信号引入FPGA，利用FPGA的大容量和现场可编程的特性，根据不同的要求进行现场修改，增大了系统设计的成功率和灵活性。同时，DSP对数据的预处理极大地提高了数据的精度。在PCB布线时认真考虑了滤波、接地和合理的信号走线，提高了数据采集卡的可靠性。

交通安全教育是事故预防和违法处罚的重要措施，有助于我国提高交通安全水平。下面是我为大家整理的交通安全教育论文，供大家参考。

论文关键词：交通安全少年警校体验教育

论文摘要：体验是引导学生通过亲自经历和实践活动获得真实感受的过程。开展“少年警校”体验教育活动，不失为开展交通法规宣传教育、提高学生交通安全意识、培养其良好的交通行为习惯的最佳途径。

据国家有关部门调查结果显示，意外伤害已成为青少年儿童的头号杀手，其中车祸等意外伤害已取代过去的传染病和营养不良，成为危害0-14岁未成年人安全的首要原因，而5-14岁的少年儿童的意外死因主要是车祸。面对青少年严重的交通安全问题，进行交通安全教育已刻不容缓。

现代教育理论指出：“学生的思想品德是接受外部影响并经过主体内化过程才形成的。”新课程强调体验性学习，要求学生不仅要用自己的头脑去想，而且要用眼睛看，用耳朵听，用嘴巴说，用手操作，即自己去亲身经历，而且用自己的心灵去感悟。体验正是引导学生通过亲自经历和实践活动获得真实感受的过程。这就需要品德的教学融入学生的生活，让学生自主进行角色定位，在体验中感悟，在感悟中发展道德。

基于上述认识，开展“少年警校”体验教育活动，不失为开展交通法规宣传教育、提高学生交通安全意识、培养其良好的交通行为习惯的最佳途径。依据体验教育主体性、实践性、社会性原则，交通安全教育活动可分以下四步进行：扮演角色—体验感受—化为行动—形成习惯。

一、扮演角色，突出形象性

以往的交通法规的教育，往往局限于书本，教师只注重传授，强求学生对交通知识的记忆。缺乏生活化的设计，缺乏学生参与，往往令学生失去学习的乐趣。而在“少年交通警察学校”里，通过角色扮演，形象性的教育为学生喜闻乐见。

每年开学，我们将进入四年级的队员编入少年警校，让他们身着统一的交警制服，举行隆重的少年警校开学典礼。由交警大队的领导向学员授旗，老学员代表汇报和展示一年来警校学习的成果，新学员在警校教官的带领下宣读自觉遵守交通法规的誓言。我们还制作了警校的校旗、创作了警校校歌。在阶段性成果展示汇报时，像模像样地举行检阅式、授衔仪式，不断增强角色意识。同时，我们还开辟了交通安全宣传栏，每班黑板报增加了交通安全宣传角，校内主要通道上设置了交通标志，营造了宣传、学习交通安全知识的浓厚氛围。

二、体验感受，强化生动性

新课程的理念告诉我们，对于形象思维处于主导地位的少年儿童来说，对他们的教育尤其需要积极的内心体验。积极的内心体验可以使他们获得的思想情感刻骨铭心，可以加速儿童的社会化进程，使他们早日成为社会的有用人才。

在小交警学校里，一方面采用“请进来”的方法，邀请警校教官定期到校给上交通安全课，帮助大家系统学习交通知识，掌握交通指挥手势，更主要采取“走出去”的方法，带领大家出校门，走上街头、走进警营，通过三种途径引导儿童体验。

1.实地观察。交警叔叔带领儿童走上街头，认识交通标志、信号、设施，并理解含义。特别是禁行标志、信号，让儿童知道其不可违抗的意义。将课堂搬到马路上，简单枯燥的文字变成生动可感的实物，很容易就调动了学生积极的内心体验。

2.参观访问。从《马路悲剧图片展》《关爱生命安全出行》录像片中，学生感受到遵守交通法规是何等重要;“一日警营生活”，学生感受到城市道路交通状况和“畅通工程”实施的重要意义。在采访中，交警从交通事故中选取与儿童生活实际相接近的典型案例，剖析原因总结教训，让儿童深切感受注意交通安全至关重要。

3.调查统计。组织学生运用所学的统计知识，对学校附近交通状况进行调查，统计不同时段车流量、人流量的情况，了解事故发生的状况及造成的损失。透过一串串数字，学生不仅感受到社会经济的发展，人民生活水平的提高，更感受到交通的压力也在不断增大，交通管理的紧迫性、重要性日益突出;还使孩子们从身边活生生的事实中体会到“一失足成千古恨”的道理。行动之前先心动往往会起到良好的效果。三、化为行动，立足主体性

陶行知先生认为，幼年人不是孤立的，他是环境当中的一个人，学校的教育任务就在于把学校与社会、教育与生活密切地联系起来。学生在课堂上有了正确的道德认识和道德情感，还需要通过各种活动加以巩固，深化，形成良好的行为习惯。自觉将内心感受外化为积极行动是体验感受的最终目的。在警校活动中，我们注意以人为本，将少先队员视为交通活动的主体，通过引导他们参与各种交通管理，培养他们良好的交通行为。

1.配合导护老师值日。校园与川流不息的交通要道相比安全得多，但“准交通”的行为也是客观存在的。快速奔跑的现象不加制止、堵塞要道的情况不予疏导也会发生事故，让队员们轮流参与校园“准交通”的管理，既提高了学校常规管理的成效，对培养儿童良好的交通行为也大有裨益。

2.模拟交警站岗。在上学、放学的时候，值日的队员们身着警服，英姿飒爽，担当小交警，在校门口站岗。在他们的指挥和管理下，校门口交通秩序井然。

3.协助交警在路口值勤。为了实现交通安全教育由校内向社会延伸和拓展，每周利用一节社会实践课，小交警们上街，向路人宣传交通法规，协助交警纠正违章;为了使路口的车辆畅通无阻，始终用标准的手势指挥交通，手臂发酸发麻也咬牙坚持;为了让超线的车辆退到停车线后，解释工作做了一遍又一遍……一节社会实践课下来，尽管学生们很累，但看到自己的努力换来了道路的通畅，“小交警”的使命感和自豪感油然而生。在自主教育、自我管理中，他们实践交通法规的责任感和自觉性不断增强。

四、形成习惯，注重持久性

习惯的形成有赖于行动的坚持不懈。为使少年儿童将交通安全行动转化为日常的行为习惯，必须加强学校、家庭、社会的综合管理。从学校到家庭到社会都应该重视交通安全教育，做到制度严格，责任到人，措施落实，经常检查，让“高高兴兴上学，平平安安回家”的口号深入到每个学生和家长的心里，落实到每个学生和家长的行动中。学校给每位队员发放了一张《交通行为联系卡》，要求他们随身携带。教师、交警、导护老师、小交警对他们在学校及道路上交通“违章”行为及时记载，每周检查评比一次。对自觉遵守交通法规的队员进行表扬，并与文明队员、三好学生的评选结合起来，使他们在鼓舞和激励中不断进步。我们还将养成良好的交通行为习惯分为低、中、高三个层次，与此对应三个等级的警衔，定期对警校学员进行自评、互评，以确定各自的警衔，并举行授衔仪式。这种趣味性的评价更促进了学生良好习惯的养成。

事实证明，体验是最真实、最感性的一种内心的感受。体验，能内化学生的道德认识，培养学生的道德意志，从而引发道德行为，使知、情、意、行在品德形成过程中成为和谐的整体，促进学生的发展。由于在少年警校建设中突出体验教育，学生实践交通法规的自觉性普遍增强。我校虽处繁华的大路边，多年来未发生一起交通事故。少年警校获江苏省首批“先进少年军校”称号。

参考文献：

[1]高峡.活动课程的理论与实践.上海科技教育出版社， 2000.

[2]李伯黍.道德发展与德育模式.华东师范大学出版社， 1999

【摘要】随着我国高速公路的不断建设，机动车保有量的持续增加，交通事故呈上升趋势，开展高速公路的安全管理研究也日益重要。笔者对高速公路安全管理系统进行了研究，重点讨论了影响高速公路交通安全的因素，如人、车、路、管理等因素，并针对这些因素，对高速公路安全管理提出了一些建议。

【关键词】高速公路;安全管理

我国的高速公路建设是从20世纪八十年代开始的，1997年以后，我国进入了高速公路大发展时期。截止到2001年底，我国已建成19000公里高速公路，总里程数居世界第二位。随着高速公路的不断建成和投入运营，如何管好、用好高速公路成为十分迫切的问题，于是高速公路管理研究应运而生了，其主要内容之一就是高速公路安全管理。由于缺乏经验，各地将普通公路的交通管理模式照搬到高速公路的管理上，但高速公路的交通模式大大不同于普通公路，速度高、交通量大等因素，使高速公路管理出现很多新问题。自1988年我国的第一条高速公路建成通车，交通事故发生起数和死伤人数持续上升，仅1994～1999年6年间共发生交通事故46 500起，造成6374人死亡，17117人受伤，经济损失严重。在公路管理上，新加坡有良好的管理经验，使得其交通事故率一直很低。新加坡交通顺畅通达，井然有序，不仅是依靠严格的交通法规，更重要的是依靠科学的交通管理。新加坡的交通安全设施完善，重视驾驶员素质的培养，重视交通安全宣传教育，倡导行人优先、直行车优先。因此，借鉴国外先进的管理经验，结合我国高速公路的特点，建立适应我国高速公路的安全管理模式，是一个亟待解决的问题。

1?高速公路安全管理的意义

高速公路是全封闭、多车道、具有中央分隔带、全立体交叉、集中管理、控制出入、多种安全服务设施配套齐全的高标准汽车专用公路。高速公路具有行驶速度高，通行能力大等特点，由于高速公路采取了一系列的措施，交通事故大为减少，其事故率只有一般公路的1/3-1/4，但是由于高速公路上车速快，一旦发生事故，其严重性增大，高速公路事故的死亡率是一般公路的两倍。我国高速公路交通事故发生起数和死伤人数较多，这主要是由于我国的高速公路起步不久，驾驶员对高速公路不熟悉、不适应，也和高速公路管理水平落后有关。我国正处于高速公路建设迅猛发展时期，高速公路发生重大事故，其政治影响和经济损失都十分严重，所以，研究高速公路安全管理具有重要意义。高速公路安全管理涉及面广，内容很多，主要包括交通安全教育：即充分利用各种宣传媒体，普及交通安全的常识和高速公路的使用知识，这是预防交通事故的有效措施;法规建设：使得高速公路交通安全能够做到“有法可依，有法必依”，这就需要不断完善交通法规，并在执法中严格要求，使违章、违法人员得到应有的惩罚，从中吸取教训，以免发生更大的事故;车辆建设：对车辆进行注册登记并定期检查，核发牌照及行车执照;驾驶员管理：核发及审验机动车驾驶证;道路及其安全设施的验收与管理：当道路竣工之后对道路进行验收，对安全设施进行维护和管理，制止和处理各种侵占、破坏公路、公路用地及公路设施的行为，以消除安全隐患;维护高速公路安全秩序，包括纠正交通违章，处理交通事故，道路治安管理，交通污染管理。

2?高速公路安全管理的内容

高速公路交通安全是一个由人、车、路、管理组成的系统问题，这4个因素相互协调、相互作用，任何因素出现问题，都将影响到交通安全。其中人的因素至关重要，高速公路上的事故由人为因素引起的占95%。汽车在行驶过程中的制动性能、转向操纵性能等对交通安全也有很大影响。高速公路本身的构造、安全设施也是影响交通安全的因素。交通管理，对保障高速公路交通安全具有重要作用。笔者将从以下4个方面进行讨论：

①人的因素。由于高速公路全封闭、全立交，路况良好，所以驾驶员在行驶过程中不需采用很多措施，这样导致驾驶员警惕性下降，一旦遇到问题，反应不及时，就容易发生交通事故。导致交通事故发生的原因主要是驾驶员缺少高速公路行驶经验，缺乏高速公路交通常识，驾驶员长时间疲劳驾驶，以及驾驶员的交通安全法规意识薄弱，例如：无证驾驶、酒后开车、超速行驶、违章超车及违章装载、车辆间距过近等。在雨雾天气及路面结冰或雨后积水时，更容易发生交通事故。此外，乘车人在高速公路上随意上下车以及擅自在高速公路上穿行都是引发交通事故的原因。 ②车的因素。在高速公路上行驶的汽车车速高，所以要求车况良好，发动机、轮胎、制动系统都应该在行驶前进行维护和检查。轮胎爆裂是我国高速公路发生交通事故的最普遍原因之一，因此而引起方向失控的情况十分严重，占车辆引起交通事故的19%，其他的原因包括发动机故障、发动机过热、电气故障、燃料用尽等。车辆在高速公路上行驶时，要注意规定车速，还要注意应与其他车辆保持一定距离，车速过高或过低都是十分危险的，要注意行车道的占用，还需注意载物的规定，不要超载，不要偏载而造成离心力过大而发生交通事故。

③路的因素。路的因素主要指高速公路的线形设计和道路结构。其中线形设计与交通事故关系较大，如道路的曲率半径过小、直线距离过长、视距过小、纵坡过大，平纵线形不协调等。此外，路面的强度稳定性、平整度和抗滑性也是影响高速公路安全行驶的原因。由于高速公路车速高的特点，路面上的一个小石粒或路面结构小的破损都可能导致大的交通事故，故高速公路的保养也非常重要。

④ 管理的因素。高速公路管理，在我国还没有统一的模式，由于“一路两制”即公安部门和交通部门职责不清，使得管理出现问题。此外，管理的硬件设施落后，科学化管理水平低，也是影响高速公路安全的因素。高速公路安全管理部门应对高速公路提供有效的管理，为人民提供安全、舒适、通畅、迅捷的行车环境，从而减少交通事故，保证通行安全。

3?高速公路安全管理的措施

①、应对驾驶员加强教育和管理，提高驾驶员的素质，针对高速公路的行驶特点，对驾驶员进行安全教育，让驾驶员懂得高速公路行驶中的注意事项。对违章的驾驶员进行教育处理，使之从中吸取教训。驾驶员在行驶前应注意制定合理的行车计划，不要疲劳驾驶，不要超速行驶，对车辆要进行必要的检查，应按要求使用安全带。此外，要加强对全社会的安全法规教育，使人们了解高速公路与一般公路的区别，加强高速公路安全附属设施的管理及维护，从而杜绝乘车人在高速公路上随意上下车及行人穿越高速公路现象的发生。

②保持良好的车况，严禁超速行驶，注意保持车距，严禁超载。对超速、超载的车辆进行必要的处罚，并结合安全教育，使其认识到问题的严重性和危害性。

③我国的高速公路设计是以汽车的计算行驶速度来决定线形标准的，但是在高速公路上，许多汽车都是以大于计算行驶速度的速度行驶的，所以，笔者认为公路的设计应以一个大于计算行驶速度的速度为标准来计算各种线形指标，这样做，虽然工程造价提高了，但交通事故却会下降，那么社会效益还是比较好的，而且随着汽车工业的不断发展，这样也适应汽车性能不断提高的要求。此外，在道路设计时，选用合适的线形标准，注意道路的平纵线形配合，道路的路面设计及施工应符合国家规范要求，且在道路投入运营后，注意养护与维修，在线形不好的事故多发地带要设立醒目的标志提醒驾驶员注意。

④我国现阶段只是进行了大规模的道路建设，落后的交通管理系统制约了高速公路的使用效果，应研究智能运输系统，将先进的检测、通信、计算机技术综合应用于道路交通运输系统中，使车辆和道路的功能智能化，提高运输效率、保障交通安全、改善行车安全、减少行车污染。

笔者针对高速公路安全管理，提出一些粗浅看法。如何提高高速公路管理的科学化，协调好人、车、路及管理部门的关系，建立一套符合中国交通实际的管理体系，为人民群众提供更安全的公路交通，是安全管理科学中的一个重要课题，值得深入研究和探讨。参考文献

[1]刘志强.道路交通安全研究方法.中国安全科学学报，2000，10(6)

[2]郗恩崇.高速公路管理学.北京：人民交通出版社，

[3]朱中，袁诚.高速公路安全行车指南.成都：西南交通大学出版社，

【摘要】随着社会的发展致使车辆的增多，交通安全伤害正日趋加重。因此，幼儿的安全一直以来都是幼儿园一项非常重要的教学任务，它是进行教育、教学活动的基础。由于幼儿年龄小、好奇心强而又缺乏生活经验，常常会做一些危险的动作、干一些危险的事情，缺乏安全意识，更谈不上交通安全。因此，我们要更加重视幼儿的安全意识教育，提高幼儿的自我保护能力，防患于未然，避免或减少交通安全事故的发送。

【关键词】幼儿教育;交通安全;实践活动

通过近几年发生交通事故受伤或死亡的案例来看，不满12岁骑自行车、横穿马路、不走人行横道、随意穿行、不遵守信号灯、电动车随意调头、不走非机动车道、学生在马路中间玩耍等不文明的交通行为，是造成伤害的主要方面，而学校老师、学生家长监管教育不到位，安全教育意识淡薄是造成学生受伤害的另一方面。其次便是机动车驾驶员遇行人横穿马路不停车避让，争抢超速行驶所致。下面就如何提高幼儿园学生的交通安全意识谈谈几点看法。

一、学生容易发生交通事故的原因

学生容易发生交通事故的原因是多方面的。从主观方面来看，学生活泼好动，交通安全意识差，在马路上嬉笑打闹、你追我赶甚至横穿马路等。从客观方面来看，主要有以下几方面：

首先从学校的地理位置来看，学校多设在道路边上，有的学校设在狭小的胡同，学生上学、放学，接送学生的车辆把窄小的胡同挤得满满的，道路拥挤不堪，有的学生上学、回家要横穿过几条马路，学生的交通安全就成了学校的突出问题。

其次从学校的教育目标看，交通安全在学校的教育目标中只占一个很小的部分，再则，发生交通事故经常在校外，对学校影响不大，学校没有直接事故责任，因此，学校对交通安全教育重视远远不够，教师对学生的交通安全教育没有进行系统传授，造成学生的交通安全知识不全面，交通安全意识不强。

因此，造成学生交通事故频发的主要原因，除机动车驾驶人不遵守交通法规外，学校忽视交通安全，幼儿园学生获得的交通安全知识比较零碎，没有系统化，也是导致交通事故频发的重要原因之一。

二、如何对幼儿进行交通安全教育

根据道路交通安全法律法规，我们在制定教育目标时坚持知识、能力和态度并重的原则，将促进幼儿的认识、情感和行为的发展统一起来。其总目标：一是遵守交通规则，过马路时走人行横道，不乱穿马路;二是不在公路、铁路、铁路口处玩耍和追逐打闹;三是行驶靠路右边行，不违章骑车等。

许多幼儿都知道交通安全与自己的生命有非常重要的关系，乘车时就不会把头和手伸出车窗外，不在停着的车辆前玩耍;并认识了常规交通标志图，懂得走路要走人行道，不在公路上乱跑或踢皮球等;在交通安全认识方面有很大的提高，懂得人车分流、各行其道的简单常识;上楼下楼会自觉靠右行;外出参观活动时，能自觉遵守交通规则，并能初步构建起幼儿园与家庭交通安全教育网络;教师的交通安全法规意识也能得到提高。

三、家园配合，共同提高幼儿遵守交通规则的意识

保持与家长沟通，促使家长认同幼儿园的培养要求和教育策略，尽可能地吸引家长共同参与班级的教育。教师和家长应多沟通，相互学习，做到家园合作，使幼儿遵守交通规则的意识真正得到关注和提高。为此，孩子的父母要时常带孩子进行户外活动，经常与孩子一起玩亲子游戏，让幼儿在安全的环境下进行自由的活动。在平时的日常教学活动中，有目的地渗透一些交通安全常识，提高幼儿自我遵守交通规则的意识和能力。幼儿自我遵守交通规则意识和能力有了提高后，对幼儿健康、顺利的成长，避免外界的伤害，都会起到至关重要的作用。

四、构建“三位一体”的交通安全教育体系

家庭是孩子成长的第一环境，是孩子习惯形成的摇篮，儿童主要生活在家庭中，家庭生活对孩子的影响是非常重要的。陶行知先生也曾经说过：教育的根本意义是生活之变化，生活无时不变，即生活无时不含有教育的意义。社会即是学校，生活即是教育。因此，幼儿交通安全教育需幼儿园、家庭、社区的有机结合，形成“三位一体”的教育模式。幼儿交通安全教育一般是以游戏为主要载体而进行的教育，涉及到许多方面。从教育内容上看，包括交通知识、交通法规、交通安全意识与自我保护能力等;从教育形式来看，需要各种资源的整合，不仅是从幼儿园内获得知识、行为与能力，还需要社会、家庭等方面的积极参与。因此，幼儿园开展交通安全教育必须形成以幼儿园为主、家庭为基础、社会为依托的教育格局，才能把幼儿交通安全教育真正落到实处。

五、开展实践活动，认知得到内化

通过理论与实践相结合，邀请家长、交通警察与幼儿园老师、幼儿共同参与社会实践活动。首先，在幼儿园内布置模拟交通现场，由交警带领指导家长、在模拟现场中演练交通规则。如：从我们的出行该靠哪边走，到过马路怎么走，过红绿灯怎么过，看路上的交通标志代表什么等等，通过模拟现场演练，幼儿和家长对交通规则有了更深刻的理解。然后在交警的指挥下，再到实地现场进行正确的行走等，这正是幼儿及家长将交通规则由认知内化为文明素质的过程。另外在幼儿园环境创设中渗透交通安全教育，将交通安全各种指示标志、警告标志、禁令标志图张贴于幼儿园明显处，便于家长和幼儿一进幼儿园就能看见这些标志。这样日复一日，孩子和家长就将这些标志牢牢记在脑中，对安全出行起到了良好的警示作用，从而能避免许多交通安全事故的发生。

作为祖国的花朵，幼儿的健康成长关系着社会的未来。因此，要不断提高幼儿自我遵守交通规则的意识和能力，加强交通安全教育，使成人和孩子都能树立交通安全意识，掌握交通安全常识，在日常生活中自觉遵守交通规则。但是教育的效果不是永恒的，也要受当时的环境和其它因素的影响。因此，对幼儿在活动中自我保护的培养是一项长期、艰巨、复杂的任务，还需要幼儿园、家长、社会的共同努力，才能使这项任务完成得更好。

参考文献：

[1]王宝坤.浅议如何对学生进行交通安全教育?[J].读写算，2013.

[2]许美花.如何开展幼儿交通安全教育[J].现代教育科学・小学教师，2012

1. 大学生交通安全教育论文

2. 有关交通安全教育论文

3. 大学校园交通安全论文

4. 道路交通安全论文

5. 关于交通安全的论文

计算机视觉检测论文

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCVECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPRCVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。

车辆及道路车道线检测论文

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。

目标检测算法综述论文

尊敬的用户，AnchorFree拥有两个输出，其中一个用于连接开发板，另一个是官方推荐的输出，用户可以使用它将开发结果导出到其他设备。

对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。

R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。模型的流程图如下：

在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了层，代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。

框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的和ground truth的，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是。

Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：

RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。为了提高效率，Fast-RCNN首先选取个图像，再从每个图像上选择个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了倍。

为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：

回归的target可以参考前面的R-CNN部分。

notes

为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：

为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为，输入后会映射（用的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：

在每一个滑动窗口（可以参考），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：

自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。

对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。

与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。

与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。

不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个的mask。

由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程：第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。

为此，作者使用了RoIAlign。如下图

为了避免上面提到的量化过程

可以参考

作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：

整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。

每一个检测任务都有其特有的检测难点，比如背景复杂，目标尺度变化大，颜色对比度低等挑战，这就导致某个检测算法在检测任务A上可能表现SOTA，但在检测任务B上表现得可能不尽如人意。因此，分析研究每一个检测任务存在的难点与挑战至关重要，这有利于我们针对不同的检测难点设计出不同的技术以解决该项问题，从而使得我们提出的算法能够在特定的任务上表现SOTA。目标检测任务可能存在的检测难点与挑战: （1）待检测目标尺寸很小，导致占比小，检测难度大（2）待检测目标尺度变化大，网络难以提取出高效特征（3）待检测目标所在背景复杂，噪音干扰严重，检测难度大（4）待检测目标与背景颜色对比度低，网络难以提取出具有判别性的特征（5）各待检测目标之间数量极度不均衡，导致样本不均衡（6）检测算法的速度与精度难以取得良好平衡不同尺度，不同形状物体的检测是目标检测面临的主要挑战之一，而多尺度检测技术是解决多尺度问题的主要技术手段。目标检测发展的几十年来，多尺度检测技术的演变经历了以下过程：（1）Feature pyramids and sliding windows(2014年前) （2）Detection with object proposals(2010-2015年) （3）Deep regression(2013-2016年) （4）Multi-reference detection(2015年后) （5）Multi-resolution detection(2016年后) 如下图5展示了多尺度检测技术的演变历程：边框回归(The Bounding Box regression，BB)是目标检测非常重要的技术。它的目的是根据初始设定的anchor box来进一步改进修正预测框的位置。目标检测发展的几十年来，边框回归技术的演变经历了以下过程：（1）Without BB regression(2008年之前) （2）From BB to BB(2008-2013年) （3）From feature to BB(2013年后) 如下图展示了边框回归技术的演变历程目标检测领域中每一个目标都被周围背景所包围，而我们对于一个目标的认知会根据其周围的环境作出判断，于是我们将目标周围的环境信息称作上下文信息。上下文可以作为网络判断目标类别和定位的重要辅助信息，可大大提高网络检测的精度。为网络提取上下文信息有以下三种常用的方法：（1）提取局部上下文信息用于目标检测（2）提取全局上下文信息用于目标检测（3）上下文信息交互提取高效上下文信息用于目标检测如下图展示了上下文信息提取技术的演变历程：目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间可能会有重叠，此时我们需要利用非极大值抑制找到最佳的目标边界框，消除冗余的边界框。非极大值抑制算法的流程如下：（1）根据置信度得分进行排序；（2）选择置信度最高的比边界框添加到最终输出列表中，将其从边界框列表中删除；（3）计算所有边界框的面积；（4）计算置信度最高的边界框与其它候选框的IoU；（5）删除IoU大于阈值的边界框；（6）重复上述过程，直至边界框列表为空。近年来非极大值抑制算法逐渐发展成为以下三条路线：（1）Greedy selection （2）Bounding box aggregation （3）Learning to NMS 如下图展示了非极大值抑制算法的技术演变历程：目标检测的训练过程本质上还是一个样本数据不平衡的学习过程，因为检测算法中需要用到很多检测框，而真正包含目标的检测框占比却极少。在网络训练过程中，大量简单的负样本(背景)会主导学习方向而不利于网络往正确的方向加以优化，因此这需要采取一定的策略来解决这一问题。难分负样本挖掘(Hard Negative Mining, HNM)技术正是解决训练过程中的数据不平衡问题的一项关键技术。难分负样本挖掘技术的演变主要经历了以下过程：（1）Bootstrap （2）HNM in deep learning based detectors 如下图展示了难分负样本挖掘技术的演变历程：

AnchorFree有两种不同的输出方式，一种是它可以作为一个路由器来连接多台设备，另一种是它可以直接插入一台设备，并将网络信号传输给此设备。