——自學道路基礎設施將提供預警,，以減少道路事故

每兩分鐘,，德國道路上會發(fā)生由野生動物引起的事故，僅在2015年,，保險行業(yè)就損失了超過6億歐元,。為了解決這個問題，烏爾姆應用科技大學和海爾布隆應用科技大學與工業(yè)合作伙伴共同創(chuàng)建了“ SALUS”,。結合雷達,，光學攝像頭和紅外傳感器以及神經網(wǎng)絡，設計了一種機器學習系統(tǒng),，可以區(qū)分行人,，汽車，自行車,，摩托車,，鹿，狐貍,，野豬等,，預測這些行為對象。然后,，系統(tǒng)向汽車駕駛員和其他道路使用者發(fā)送警告,，避免發(fā)生事故。微型多普勒雷達的數(shù)據(jù)由Spectrum的PCIe數(shù)字化儀M2p.5926-x4采集,，提供所需的通道數(shù)和位寬,。

烏爾姆應用科技大學的Hubert Mant教授是該項目的負責人之一。他表示：“汽車制造商正在從高端車型開始安裝駕駛員輔助系統(tǒng),，但這需要很長時間普及到其他車型,。同樣，高端摩托車已開始添加這種功能，但是有限的安裝空間意味著很難實現(xiàn)和汽車的警報系統(tǒng)一樣的功能,。我們項目的目的是在路邊安裝小型設備,，以檢測危險并給臨近的車輛傳遞信號。另外,，對于沒有安裝警報系統(tǒng)的道路使用者,，可以打開路燈照亮危險區(qū)域或警告提示。SALUS項目可以檢測那些較難發(fā)現(xiàn)的危險并發(fā)出警告,，這會大大改善道路安全,。”

技術演示系統(tǒng)能夠同時測量雷達,，光學相機和紅外相機三個來源的數(shù)據(jù),。還可以集成其他傳感器來測量污染程度，這已經引起了項目合作公司的商業(yè)興趣,。該項目設想將這些獨立單元作為德國道路旁的哨所進行大規(guī)模部署,，這意味著它們必須價格低廉且由太陽能供電。后者對于農村地區(qū)尤其重要,，因為那里的電力供應不足,，并且路燈稀少，因此對這種警報系統(tǒng)的需求最大,。

這也意味著,，智能交通基礎設施的單元之間的通信系統(tǒng)必須是低功耗的，所以使用遠程廣域網(wǎng)（LoRaWAN）,，可以在農村地區(qū)達到40公里的距離,。該標準的特點是能耗低且基于非授權頻段，因此成本較低,。

“我們正在使用神經網(wǎng)絡來開發(fā)機器學習,，使系統(tǒng)能夠區(qū)分例如騎自行車的人，汽車或鹿,。這遠遠超出了單純的運動檢測,。”Mantz教授補充說,，“我們正處于項目的關鍵部分,，即對檢測到的對象進行分類，這是以前從未嘗試過的,。借此功能,，系統(tǒng)將能夠預測物體的運動，從而為系統(tǒng)增加了非常有用的實時智能,，使其可以預測危險情況如何發(fā)展,。我們選擇了具有16位，4個差分通道和10MHz帶寬的數(shù)字化儀M2p.5926-x4。利用該設備采集信息來指導系統(tǒng),，使我們可以實時處理所需的數(shù)據(jù),。而且使用非常簡單直觀，這意味著我們可以專注于項目而不需要對其進行編程,?！?/p>

高品質數(shù)字化儀

Spectrum的首席技術官Oliver Rovini表示：“大學和研究機構所進行的項目和實驗可能需要花費數(shù)年的時間，因此他們深知在項目的整個周期中,，需要依靠每一部分完美地運作才能成功,。Spectrum產品經久耐用，并且我們提在產品的整個生命周期內免費提供軟件和固件更新,，由我們的設計工程師直接提供支持,。”

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