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Generiere eine Kamera-ISP-Pipeline. | SciDraw Gallery

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Generiere eine Kamera-ISP-Pipeline.

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Generiere eine Kamera-ISP-Pipeline.

Ähnliche Illustrationen

A2' Warme Farbe (Mittel-Hohes Risiko): Geeignet für Szenarien mit mittlerem bis hohem Risiko (Spurverlassenswarnung, Abbremsen des vorausfahrenden Fahrzeugs).

RGB-Wert: (255, 204, 0)
Informationsentropie: 1.2-1.5 Bit/Pixel (behält Kerninformationen)
Bildschirmabdeckung: 25-30% (behindert die Sicht nicht zu sehr)

A3' Vollbild Hohe Alarmbereitschaft: Geeignet für extrem dringende Szenarien (Kollisionswarnung, Notfallausweichmanöver).

RGB-Wert: (255, 0, 0)
Informationsentropie: ≤0.5 Bit/Pixel (nur Kernwarninformationen)
Bildschirmabdeckung: 80-100% (erzwungene Aufmerksamkeitserregung)

B2' Mittelfrequenter Alarm: Geeignet für Szenarien mit mittlerem bis hohem Risiko (Spurverlassenswarnung, Warnung vor starkem Bremsen des vorausfahrenden Fahrzeugs).

Frequenzbereich: 1500-2000Hz
Mittenfrequenz: 1750Hz
Lautstärke: 70-75 dB SPL (5dB höher als niedriges Risikoniveau)
Rhythmus: 200ms Intervall, 150ms Dauer (dringender als niedriges Risikoniveau)
Wellenform: Trapezwelle (schneller Anstieg)
Anstiegszeit: 3ms, Abfallzeit: 10ms

B3' Hochfrequente Dringlichkeit: Geeignet für extrem dringende Szenarien (Kollisionswarnung, Anweisungen zur Notfallausweichung).

Frequenzbereich: 2750-3750Hz
Mittenfrequenz: 3250Hz
Lautstärke: 80-90 dB SPL (5-10dB höher als niedriges Risikoniveau)
Rhythmus: ≤30ms Intervall, 80ms Dauer (extrem dringend)
Wellenform: Rechteckwelle (sofortige Änderung)
Anstiegszeit/Abfallzeit: ≤1ms

C2' Mittlere Vibration: Geeignet für Szenarien mit mittlerem bis hohem Risiko (Spurverlassens-Erinnerung, Erinnerung an starkes Bremsen des vorausfahrenden Fahrzeugs).

Amplitude: 1.0-1.4mm (durchschnittlich 1.2mm)
Frequenz: 175-225Hz (durchschnittlich 200Hz)
Tastverhältnis: 80% (750ms Vibration, 188ms Stille)
Dauer: 750ms kontinuierliche Vibration
Anwendungsposition: Lenkrad als Ganzes
Multiplikator der taktilen Schwelle: 4.0× (deutlich wahrnehmbar, weckt Aufmerksamkeit)
Vibrationsbeschleunigung: 2.0-3.5 m/s²

C3' Starker Vibrationsimpuls: Geeignet für extrem dringende Szenarien (Kollisionswarnung, Anweisungen zur Notfallausweichung).

Amplitude: 1.8-2.2mm (durchschnittlich 2.0mm)
Frequenz: 275-325Hz (durchschnittlich 300Hz)
Tastverhältnis: 100% (1000ms kontinuierliche Vibration, keine Stille)
Dauer: 1000ms kontinuierliche Vibration
Anwendungsposition: Lenkrad + Sitz Dualposition (synchronisierte Vibration)
Multiplikator der taktilen Schwelle: 8.0× (erzwungenes Aufwachen)
Vibrationsbeschleunigung: 4.0-6.0 m/s²
Vibrationsintensität: Erzeugt starkes Unbehagen, weckt zwangsweise auf

Experimentnummer Visuelle Modalität Auditive Modalität Taktile Modalität Szenentyp Subjektzuordnung
H1 A2'
HSV(35°,70%,90%)
Informationsentropie 1.2-1.5
Bildschirmabdeckung 25-30% B2'
1750Hz±300Hz
70-75dB SPL
200ms Intervall
1

A2' Warme Farbe (Mittel-Hohes Risiko): Geeignet für Szenarie...

Das Modell ist ein spektrales Super-Resolution-Netzwerk mit einer Encoder-Transformer-Decoder-Architektur, bestehend aus drei Informationsströmen: einem RGB-Hauptzweig, einem Hilfs-Hyperspektral-(HSI)-Prior-Zweig und einem Feature-Fusions- und Rekonstruktionszweig.

Das Eingangsende umfasst zwei Eingaben:
1) Ein niedrigdimensionales RGB-Bild als Haupteingabe.
2) Ein auxiliäres hyperspektrales Bild mit räumlicher Nichtübereinstimmung, das nur zur Bereitstellung spektraler Vorinformationen verwendet wird.

Der **RGB-Encoder** besteht aus mehreren Faltungsschichten und Residualblöcken, die verwendet werden, um räumliche Low-Level- und Mid-Level-Features aus dem RGB-Bild zu extrahieren und einen intermediären Feature-Tensor auszugeben, während eine hohe räumliche Auflösung beibehalten wird.

Der auxiliary **HSI-Prior-Encoder**-Zweig extrahiert zuerst Features aus dem auxiliary hyperspektralen Bild und zerlegt dann die dreidimensionalen hyperspektralen Features mithilfe eines CP-basierten Low-Rank-Dekompositionsmoduls in einen Satz eindimensionaler spektraler Basisvektoren, um die globale spektrale Prior darzustellen. Dieser Zweig behält keine räumlichen Positionsinformationen bei und gibt nur eine Low-Rank-Spektraldarstellung aus.

Anschließend wird die spektrale Prior in mehrere **Adaptive Low-Rank-Projektionsschichten** eingespeist. Jede Projektionsschicht bildet die Low-Rank-Spektralbasisvektoren auf einen Feature-Raum ab, der mit den RGB-Feature-Kanälen übereinstimmt, und moduliert die RGB-Features durch Aufmerksamkeitsgewichte, um eine spektrale Führung auf Feature-Ebene anstelle einer Fusion auf Pixelebene zu erreichen.

Das Transformer/Attention-Modul befindet sich in der Mitte des Netzwerks und wird verwendet, um Long-Range-Abhängigkeiten der fusionierten Features zu modellieren. Dieses Modul kann mehrdimensionale Selbstaufmerksamkeitsmechanismen beinhalten, die auf die räumlichen und spektralen/Kanal-Dimensionen wirken, um die globalen Kontextmodellierungsfähigkeiten zu verbessern.

Der **Decoder** besteht aus mehreren Faltungsschichten oder Feed-Forward-Netzwerken (FFN) und wird verwendet, um die fusionierten Features schrittweise in den hyperspektralen Bildraum abzubilden und schließlich ein hochauflösendes hyperspektrales Bild auszugeben. Die Dekodierungsphase kann Residualverbindungen beinhalten, um flache RGB-Features oder Eingangsabbildungen direkt zur Ausgabe hinzuzufügen, um das Training zu stabilisieren.

Die Hauptmerkmale des gesamten Netzwerks sind:

Das auxiliary HSI nimmt nicht an der räumlichen Ausrichtung teil und stellt nur globale spektrale Priors durch Low-Rank-Dekomposition bereit.

RGB-Features übernehmen die räumliche Strukturmodellierung.

Die spektrale Prior wird durch adaptive Low-Rank-Projektion und Aufmerksamkeitsmechanismen in das Backbone-Netzwerk injiziert.

Schließlich wird eine spektrale Super-Resolution-Rekonstruktion ohne räumliche Registrierung erreicht.

Das Modell ist ein spektrales Super-Resolution-Netzwerk mit ...

Eine technische Roadmap für einen schlanken Zwei-Wege-Authentifizierungsmechanismus für heterogene Geräte. Diese Technologie adressiert die Kommunikationsanforderungen zwischen großen Modellen und verschiedenen heterogenen Endgeräten (einschließlich Sensoren, Kameras, industrieller Steuerungstechnik usw.) in Autobahnbetriebs- und Wartungsszenarien. Dieses Projekt entwirft einen ressourceneffizienten Zwei-Wege-Authentifizierungsmechanismus. Basierend auf verbesserter elliptischer Kurvenkryptographie und Physical Unclonable Function-Technologie erreicht dieser Mechanismus eine effiziente Verifizierung der Geräteidentität. Der Authentifizierungsprozess verwendet ein dreistufiges Handshake-Protokoll, das die Authentizität beider Kommunikationspartner durch einen Challenge-Response-Mechanismus sicherstellt. Gleichzeitig wird eine Geräte-Fingerprint-Bindungsstrategie eingeführt, um Geräteidentitätsfälschung und Session-Hijacking-Angriffe zu verhindern. Das Protokolldesign berücksichtigt vollständig die Rechenleistung und Speicherbeschränkungen von Edge-Geräten, optimiert den kryptografischen Operationsprozess und kontrolliert den Rechenaufwand einer einzelnen Authentifizierung auf Millisekunden-Ebene, wodurch die Leistungsanforderungen des High-Concurrency-Zugriffs für Autobahngeräte erfüllt werden. Dieser Mechanismus kann sich effektiv an die praktischen Anwendungsszenarien von Autobahnen mit vielfältigen Gerätetypen, komplexen Netzwerkbedingungen und strengen Sicherheitsanforderungen anpassen. (Technische Roadmap-Notiz: Die Technologie-Roadmap des Authentifizierungsmechanismus beginnt mit der Gerätefunktionsanalyse, durchläuft die Optimierung kryptografischer Algorithmen und das Design von Protokollzustandsautomaten und realisiert schließlich die Integration von Anti-Replay-Angriffsmechanismen, wodurch eine vollständige, schlanke Authentifizierungslösung entsteht.)

Eine technische Roadmap für einen schlanken Zwei-Wege-Authen...

Wenden Sie das empfohlene Optimierungsschema auf die SUMO-Simulation an und simulieren Sie die Systemleistung erneut unter verschiedenen EV-Durchdringungsraten. Vergleichen Sie die Ergebnisse mit dem bestehenden Layout-Szenario, um den Verbesserungseffekt zu bewerten. Vergleichen Sie beispielsweise die Veränderungen der durchschnittlichen Wartezeit, der Warteschlangenwahrscheinlichkeit und der Anlagenauslastung vor und nach der Optimierung, um die Wirksamkeit der Modelloptimierung zu überprüfen. Führen Sie zusätzlich eine Sensitivitätsanalyse durch, um die Reaktion des Modells auf Änderungen in Schlüsselparametern zu untersuchen, z. B. ob die Ladestationen-Konfigurationsstrategie angepasst werden muss, wenn die EV-Durchdringungsrate weiter steigt oder sich die Reservierungsrate ändert. Die Sensitivitätsanalyse hilft, die Robustheit des Schemas zu testen und Empfehlungen für eine elastische Marge für praktische Anwendungen zu geben.

Wenden Sie das empfohlene Optimierungsschema auf die SUMO-Si...