车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理，整体架构是SpringBoot + OpenCV。
在现代社会，网购已经成为人们生活的重要组成部分。当用户在购物网站中下订单后，订单中的货物经过一系列的流程，最终会送到客户的手中。在这个过程中，物流管理人员需要能够在系统中查看所有物品的物流信息。为了实现这一功能，我们将编写一个模拟物流快递系统的Java程序。本文将详细分析这个案例的逻辑思路，并插入代码片段解释说明。
文章：A Survey of Localization Methods for Autonomous Vehicles in Highway Scenarios
GPS（Global Positioning System）即全球定位系统，是美国研制的卫星导航定位系统，今采用wgs84坐标系统。因地球在天球空间中的位置是不稳定的，故协议用wgs84某一刻的北极点指向位置。
面有了飞速发展，还出现了智能化的趋势。“自动泊车”就是一个大家非常熟悉的功能，透过它我们能看到汽车智能化发展的缩影。
文章：Map-Matching-Based Localization Using Camera and Low-Cost GPS For Lane-Level Accuracy
易泊PC端车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平。大力发展机器人、人工智能产业，巡逻机器人也被多家机器人研发厂商所研发，代替传统的人工作业人，机器人替代人公作业，更省时省力便捷高效。现今不少机器人嵌入了PC端车牌识别SDK去用于可疑车辆的巡逻抓拍！
文章：Coarse-to-fine Semantic Localization with HD Map for Autonomous Driving in Structural Scenes
实时、准确和鲁棒的定位对于自动驾驶汽车（AVs）实现安全、高效驾驶至关重要，而实时性能对于AVs及时实现其当前位置以进行决策至关重要。迄今为止，没有一篇综述文章定量比较了基于各种硬件平台和编程语言的不同定位技术之间的实时性能，并分析了定位方法、实时性能和准确性之间的关系。因此，本文讨论了最先进的定位技术，并分析了它们在AV应用中的整体性能。
Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles : An ORB-SLAM 2 Extension
本节将介绍自动驾驶汽车的定位技术，包括：GNSS（全球导航卫星系统），RTK（实时运动定位）和惯性导航。
自动驾驶系统先通过起点终点规划出全局路径（routing）；然后在行驶过程中感知（perception）当前环境（识别车辆行人路况标志等），并预测下一步发展；然后把已知信息都传入规划模块（planning），规划出之后的轨道；控制模块（control）将轨道数据转换成对车辆的控制信号，通过汽车交互模块（canbus）控制汽车．
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
HD Map，高清地图，在自动驾驶领域被看得很重，因为它能提供prior知识，让感知难度降低，同时让规划有的放矢。
---- “ 关键字: “物联网 IOT springcloud java 网关" 01 ———— 【总体介绍】 完整的部标JT808JT1078车载定位与视频监控系统 02 ———— 【源码
以上协议都是交通部出的关于车辆卫星定位及视频传输的标准，以下简称“部标”。 部标是基于不同的通信场景，不同的通信对象，不同的设计目的和目标而制定出来的。
作者：Chuang Gan、Hang Zhao、Peihao Chen、David Cox、Antonio Torralba
定位（Location）是让无人驾驶汽车知道自身确切位置的技术，这是一个有趣且富有挑战的任务，对于无人驾驶汽车来说非常重要。
RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
标题：AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous Vehicles in the Parking Lot
2017年，国务院印发《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》，明确提出示范推广车路协同技术，应用智能车载设备，建设智能路侧设施。2018年，工信部发布《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，提出力争到2020年，车联网用户渗透率达到30%以上的目标。从政策层面看，国家高度重视自动驾驶和车路协同发展，并确定了按照车路协同的技术路径积极推动自动驾驶的发展。
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
马路上不仅有许多玩智能手机的“低头族”，还有对汽车鸣笛声不闻不问的“耳机党”。考虑到这一点，研究人员正在开发一款全新耳机，以在车辆接近时警告佩戴者。
安妮 编译自 Medium 作者：David Silver 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你可能对“自动驾驶”一词并不陌生了，但是否知道无人车是怎样在没有司机的情况下到达目的地的？ 今天，U
基于项目提供的汽车相关数据，通过聚类分析的方法实现汽车产品聚类，以构建汽车产品画像、分析产品定位、完成汽车竞品分析等要求。
Extended VINS-Mono: 一个在大规模户外环境中进行绝对和相对车辆定位的系统性方法
HD Map，高清地图，在自动驾驶领域被看得很重，因为它能提供prior知识，让感知难度降低，同时让规划有的放矢。高清地图目前有两条路，即激光雷达扫描为主的高成本制图方法和摄像头为主的低成本制图方法。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 二十余年来，同时定位与建图（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）在移动机器人技术社区中一直是一个非常受欢迎的话题。SLAM有很多应用，例如空间探索和自动驾驶等。近几年来，在汽车制造商的参与下，对智能汽车的关注进一步推动了SLAM的研究工作。 全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）可用来解决定位问题，但并不充分，即使使用定位完美的基站，经典GNSS
算法系统由几部分组成：第一，传感，并从传感器原始数据中提取有意义信息；第二，感知，以定位无人车所在位置及感知现在所处的环境；第三，决策，以便可靠、安全地抵达目的地。
作者：黄武陵 【新智元导读】黄武陵从事无人车系统研发、无人车标准评估体系构建、无人车挑战赛等工作多年，每次发表观点都非常详尽，本文从自动驾驶近期热点入手，结合挑战赛八年积累，深入分析了传感、感知、车联
百度在12月30日09:00左右开放了Apollo 2.0的代码，新开放的模块包括Security，Camera，Radar和Black box。此次更新将能实现简单城市路况的自动驾驶功能？ 链接如
文章;LESS-Map: Lightweight and Evolving Semantic Map in Parking Lots for Long-term Self-Localization
Apollo1.0源码注释项目Github地址：https://github.com/slam-code/apollo
Android Automotive是⼀个基本的Android平台，它运⾏预安装的（车载信息娱乐）IVI系统，Android应⽤程序以及可选的第⼆⽅和第三⽅Android应⽤程序。
麦肯锡专家Kersten Heineke、Philipp Kampshoff、Armen Mkrtchyan和Emily Shao等人撰文讨论了自动驾驶面临的主要挑战与发展方向，主要内容如下： 自动驾驶汽车（AV）无疑开创了交通运输行业的新时代，但该行业仍然需要克服一些挑战，自动驾驶技术才能变得实用。高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）解决方案已经能够减轻驾驶负担，让驾驶变得更安全。但在某些情况下，技术也会带来问题。其中一个就是，人类过度
视频是Tesla自动驾驶简述 给自动驾驶一双”通天眼” ——环境感知器篇 ▌智能驾驶感知任务
说到地图，我们从一个简单的问题开始。你最常用的导航地图是什么？可能是你的车载地图或手机地图。
导语：作为制造业数字化转型的倡导者，今天我有幸访问了一家电动三轮车制造厂，他们面临着焊接机器人稳定性、车辆测试混淆以及安全生产的问题。在本文中，我们将诊断这些问题，提供创新性的数字化解决方案，以便更好地推动他们的数字化转型，提高效率并确保安全。
文章：LaneLoc: Lane Marking based Localization using Highly Accurate Maps
随着汽车的需求暴增，车辆管理成为了城市管理的重中之重。移动端车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通、智慧小区的系统中，以往是手动录入车牌信息或者是一笔一划抄写车牌信息，如此，会增加人为的误差，降低了工作效率，后来移动端车牌识别技术在车辆管理中被应用，车辆管理体验感得到了提升，如今更是完美的集成了移动端车牌识别算法，通过前端就能进行解帧识别车牌，无需有有一个图片传输返回结果的过程，直接就可以把车牌识别出来，这是高新技术的又一个台阶。
作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，深度学习；兰大未来计算研究院无人车团队骨干，在改自己的无人车，参加过很多无人车Hackathon，喜欢极限编程。
因此必须找到另一种方法来更准确地确定车辆在地图上的位置。最常用的方法是将汽车传感器所看到的内容与地图上所显示的内容进行比较。
文章：Monocular Localization with Semantics Map for Autonomous Vehicles
看到这个标题读者可能会感到疑惑，自动驾驶不是时下最新潮的技术吗？为什么会说自动驾驶已有60年历史呢？其实早在1950年代，通过在道路正下方埋设磁铁，车辆就可以沿着磁轨迹在高速公路上进行自动驾驶。这项技术如今在飞思卡尔杯智能车比赛[注1]中成为了一个组别，感兴趣的读者可以查阅相关视频资料。现实道路中，这项技术也仍旧在使用：一些自动驾驶测试场通过在地面上铺设磁钉实现对车辆进行厘米级的定位。
智慧城市可视化建设不仅提升了城市管理的科技含量和效率，还促进了城市可持续发展，提升了居民的生活质量。随着技术的不断发展和应用，智慧城市可视化建设将会更加丰富和完善，为城市发展带来更加广阔的前景。
文章：LineMarkNet: Line Landmark Detection for Valet Parking
随着社会的发展，城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便，这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端，顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生，然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰，因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
实时定位系统（RTLS）是一种通过技术手段实现对目标实时位置信息获取的系统。在嵌入式系统领域，RTLS的应用已经逐渐成为关键技术，特别是在导航与物流领域。本文将探讨RTLS在嵌入式导航与物流中的应用，并通过代码实例展示其在实际项目中的运用。
车联网系统是一个复杂的分布式系统，它需要处理实时车辆定位、数据存储与处理、服务管理与监控、安全性和用户交互等多个方面的挑战。为了构建一个高效、稳定且可扩展的系统，我们采用了Spring Cloud生态系统中的多个工具和服务，包括Eureka、Spring Cloud Config、Ribbon、Hystrix、Zuul、Spring Cloud Stream、JPA、Elasticsearch、Kibana、Spring Boot Actuator、Spring Security以及Vue.js。
Apollo 技术框架由四个层面组成，参考车辆平台、参考硬件平台、开源软件平台、云服务平台。其中主要模块包括高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制等模块.
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