作者：禅与计算机程序设计艺术随着全球变暖、寒冷天气的影响，美国、加拿大等国家都陆续实行了严格防范空气污染的措施，而在夏日炎热的季节，许多人仍然选择不怎么戴安全帽、穿不起外套出门散步，甚至有些人连手臂也不脱掉。另外，因担心空气质量不佳，导致老年痴呆、颈椎病、肝硬化、癌症等疾病，在这些危害健康的同时，还可能造成经济损失。因此，对驾驶在恶劣环境中驾驶的风险和意义越来越受关注。为了更好地保障驾驶者的生命安全，降低重大事故的风险，提高驾驶效率，制定了很多适应于恶劣环境的驾驶规则和规范。如红绿灯、路口标志、停车标示、侧方位停车、双手限速、及时雨棚停车等。但这些法规并非是百分之百可靠的，比如有些企业违反红绿
一、主要安全功能1、每时每刻在各端口对全部应用进行分类•将 App-ID 用于工业协议和应用，例如 Modbus、DNP3、IEC 60870-5-104、Siemens S7、OSIsoftPI®等。•不论采用何种端口、SSL/SSH 加密或者其他规避技术，都会识别应用。•使用应用而非端口作为所有安全启用策略的决策基础：允许、拒绝、计划、检测以及应用流量整形。•对未识别的应用进行分类，以便进行策略控制、威胁取证或App-ID™技术开发。2、为所有位置上的所有用户实施安全策略•将统一策略部署至使用 Windows®、macOS®、Linux、Android®或AppleiOS平台的本地或远程用
AutonomousDrivinginAdverseWeatherConditions:ASurvey-恶劣天气条件下的自动驾驶：一项调查（arXiv2021）摘要1.引言2.自动驾驶汽车概述2.1社会意义2.2传感器2.2.1激光雷达2.2.2摄像机2.2.3雷达2.2.4超声波2.2.5GNSS/INS2.3目标检测、跟踪和定位2.4规划和控制3.不利天气影响3.1对激光雷达的影响3.1.1雨和雾3.1.2雪3.1.3对其他激光雷达类型的影响3.1.4其他3.2对雷达的影响3.3对摄像机的影响3.3.1雨和雾3.3.2雪3.3.3光照条件3.4其他问题4.传感器融合和机械解决方案4.1传感
01摘要自动驾驶汽车依靠各种传感器来收集周围环境的信息。车辆的行为是根据环境感知进行规划的，因此出于安全考虑，其可靠性至关重要。有源激光雷达传感器能够创建场景的精确3D表示，使其成为自动驾驶汽车环境感知的宝贵补充。由于光散射和遮挡，激光雷达的性能在雾、雪或雨等恶劣天气条件下会发生变化。这种限制最近促进了大量关于缓解感知性能下降的方法的研究。本文收集、分析并讨论了基于激光雷达的环境感知中应对不利天气条件的不同方面。并讨论了适当数据的可用性、原始点云处理和去噪、鲁棒感知算法和传感器融合等主题，以缓解不利天气造成的缺陷。此外论文进一步确定了当前文献中最紧迫的差距，并确定了有希望的研究方向。02 介绍
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.08088代码地址：https://github.com/wenyyu/Image-Adaptive-YOLO本文主要针对恶劣天气下的目标检测。动机：虽然目前的目标检测器都取得了不错的成绩，但是这写检测器大多都是在清晰图像上进行训练和评估的。而在现实世界中，图像并不总是清晰的，比如在自动驾驶领域肯定会遇到有雾或者低光照的场景。在这样的场景下如果采用之前的目标检测算法，结果可能不尽人意。创新点：针对以上问题，本文提出了（1）一个图像处理模块用于图像增强.（2）采用混合训练的方法对模型进行训练。 从上图中可以看到，论文提出的模
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.08088代码地址：https://github.com/wenyyu/Image-Adaptive-YOLO本文主要针对恶劣天气下的目标检测。动机：虽然目前的目标检测器都取得了不错的成绩，但是这写检测器大多都是在清晰图像上进行训练和评估的。而在现实世界中，图像并不总是清晰的，比如在自动驾驶领域肯定会遇到有雾或者低光照的场景。在这样的场景下如果采用之前的目标检测算法，结果可能不尽人意。创新点：针对以上问题，本文提出了（1）一个图像处理模块用于图像增强.（2）采用混合训练的方法对模型进行训练。 从上图中可以看到，论文提出的模
