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Genera una pipeline ISP per fotocamera. | SciDraw Gallery

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Genera una pipeline ISP per fotocamera.

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Descrizione del prompt

Genera una pipeline ISP per fotocamera.

Illustrazioni correlate

A2' Colore Caldo (Rischio Medio-Alto): Adatto per scenari di rischio medio-alto (superamento involontario della corsia, decelerazione del veicolo che precede).

Valore RGB: (255, 204, 0)
Entropia Informativa: 1.2-1.5 bit/pixel (mantiene le informazioni essenziali)
Copertura Schermo: 25-30% (non ostruisce eccessivamente la visione)

A3' Schermo Intero di Allerta Elevata: Adatto per scenari estremamente urgenti (avviso di collisione, manovra di evitamento di emergenza).

Valore RGB: (255, 0, 0)
Entropia Informativa: ≤0.5 bit/pixel (solo informazioni di avviso essenziali)
Copertura Schermo: 80-100% (cattura forzata dell'attenzione)

B2' Allerta a Media Frequenza: Adatto per scenari di rischio medio-alto (avviso di superamento involontario della corsia, avviso di frenata brusca del veicolo che precede).

Intervallo di Frequenza: 1500-2000Hz
Frequenza Centrale: 1750Hz
Volume: 70-75 dB SPL (5dB superiore al livello di basso rischio)
Ritmo: intervallo di 200ms, durata di 150ms (più urgente del livello di basso rischio)
Forma d'Onda: Onda trapezoidale (salita rapida)
Tempo di Salita: 3ms, Tempo di Discesa: 10ms

B3' Urgente ad Alta Frequenza: Adatto per scenari estremamente urgenti (avviso di collisione, istruzioni di evitamento di emergenza).

Intervallo di Frequenza: 2750-3750Hz
Frequenza Centrale: 3250Hz
Volume: 80-90 dB SPL (5-10dB superiore al livello di basso rischio)
Ritmo: ≤30ms intervallo, durata di 80ms (estremamente urgente)
Forma d'Onda: Onda quadra (cambiamento istantaneo)
Tempo di Salita/Tempo di Discesa: ≤1ms

C2' Vibrazione Media: Adatto per scenari di rischio medio-alto (promemoria di superamento involontario della corsia, promemoria di frenata brusca del veicolo che precede).

Ampiezza: 1.0-1.4mm (media 1.2mm)
Frequenza: 175-225Hz (media 200Hz)
Ciclo di Lavoro: 80% (750ms di vibrazione, 188ms di silenzio)
Durata: 750ms di vibrazione continua
Posizione di Applicazione: Volante nel suo complesso
Multiplo della Soglia Tattile: 4.0× (chiaramente percepito, suscita attenzione)
Accelerazione di Vibrazione: 2.0-3.5 m/s²

C3' Impulso di Vibrazione Forte: Adatto per scenari estremamente urgenti (avviso di collisione, istruzioni di evitamento di emergenza).

Ampiezza: 1.8-2.2mm (media 2.0mm)
Frequenza: 275-325Hz (media 300Hz)
Ciclo di Lavoro: 100% (1000ms di vibrazione continua, nessun silenzio)
Durata: 1000ms di vibrazione continua
Posizione di Applicazione: Volante + sedile doppia posizione (vibrazione sincronizzata)
Multiplo della Soglia Tattile: 8.0× (risveglio forzato)
Accelerazione di Vibrazione: 4.0-6.0 m/s²
Intensità di Vibrazione: Produce forte disagio, risveglia forzatamente

Numero Esperimento Modalità Visiva Modalità Uditiva Modalità Tattile Tipo di Scena Allocazione Soggetto
H1 A2'
HSV(35°,70%,90%)
Entropia Informativa 1.2-1.5
Copertura Schermo 25-30% B2

A2' Colore Caldo (Rischio Medio-Alto): Adatto per scenari di...

Il modello è una rete di super-risoluzione spettrale con un'architettura Encoder-Transformer-Decoder, composta da tre flussi di informazioni: un ramo principale RGB, un ramo ausiliario di priorità iperspettrale (HSI) e un ramo di fusione e ricostruzione delle caratteristiche.

L'estremità di input include due input:
1) Un'immagine RGB a bassa dimensione come input principale.
2) Un'immagine iperspettrale ausiliaria con disallineamento spaziale, utilizzata solo per fornire informazioni a priori spettrali.

L'**Encoder RGB** è costituito da diversi livelli convoluzionali e blocchi residui, utilizzati per estrarre caratteristiche spaziali di basso e medio livello dall'immagine RGB, e produce un tensore di caratteristiche intermedio mantenendo un'alta risoluzione spaziale.

Il ramo ausiliario **Encoder di Priorità HSI** estrae prima le caratteristiche dall'immagine iperspettrale ausiliaria, e poi decompone le caratteristiche iperspettrali tridimensionali in un insieme di vettori di base spettrali unidimensionali utilizzando un modulo di Decomposizione a Basso Rango basato su CP per rappresentare la priorità spettrale globale. Questo ramo non conserva le informazioni sulla posizione spaziale e produce solo una rappresentazione spettrale a basso rango.

Successivamente, la priorità spettrale viene alimentata a più **Livelli di Proiezione Adattiva a Basso Rango**. Ogni livello di proiezione mappa i vettori di base spettrali a basso rango in uno spazio di caratteristiche coerente con i canali di caratteristiche RGB, e modula le caratteristiche RGB attraverso pesi di attenzione per ottenere una guida spettrale a livello di caratteristiche piuttosto che una fusione a livello di pixel.

Il modulo Transformer/Attenzione si trova al centro della rete e viene utilizzato per modellare le dipendenze a lungo raggio sulle caratteristiche fuse. Questo modulo può includere meccanismi di auto-attenzione multidimensionale che agiscono sulle dimensioni spaziali e spettrali/canale per migliorare le capacità di modellazione del contesto globale.

Il **Decoder** è costituito da diversi livelli convoluzionali o reti feed-forward (FFN) e viene utilizzato per mappare gradualmente le caratteristiche fuse nello spazio dell'immagine iperspettrale, producendo infine un'immagine iperspettrale ad alta risoluzione. La fase di decodifica può includere connessioni residue per aggiungere direttamente caratteristiche RGB superficiali o mappature di input all'output per stabilizzare l'addestramento.

Le caratteristiche chiave dell'intera rete sono:

L'HSI ausiliario non partecipa all'allineamento spaziale e fornisce solo priorità spettrali globali attraverso la decomposizione a basso rango.

Le caratteristiche RGB intraprendono la modellazione della struttura spaziale.

La priorità spettrale viene iniettata nella rete backbone attraverso la proiezione adattiva a basso rango e i meccanismi di attenzione.

Infine, la ricostruzione della super-risoluzione spettrale viene ottenuta senza registrazione spaziale.

Il modello è una rete di super-risoluzione spettrale con un'...

Una roadmap tecnica per un meccanismo di autenticazione bidirezionale leggero per dispositivi eterogenei. Questa tecnologia affronta i requisiti di comunicazione tra modelli di grandi dimensioni e vari dispositivi terminali eterogenei (inclusi sensori, telecamere, apparecchiature di controllo industriale, ecc.) in scenari di esercizio e manutenzione autostradale. Questo progetto progetta un meccanismo di autenticazione bidirezionale efficiente in termini di risorse. Basato su crittografia a curva ellittica migliorata e tecnologia di funzione fisicamente non clonabile, questo meccanismo realizza una verifica efficiente dell'identità del dispositivo. Il processo di autenticazione adotta un protocollo di handshake a tre fasi, garantendo l'autenticità di entrambe le parti comunicanti attraverso un meccanismo di sfida-risposta. Contemporaneamente, viene introdotta una strategia di binding dell'impronta digitale del dispositivo per prevenire la falsificazione dell'identità del dispositivo e gli attacchi di hijacking della sessione. La progettazione del protocollo considera pienamente la potenza di calcolo e le limitazioni di archiviazione dei dispositivi edge, ottimizza il processo di operazione crittografica e controlla il sovraccarico computazionale di una singola autenticazione al livello di millisecondi, soddisfacendo i requisiti di prestazioni dell'accesso ad alta concorrenza per i dispositivi autostradali. Questo meccanismo può adattarsi efficacemente agli scenari applicativi pratici delle autostrade con diversi tipi di dispositivi, condizioni di rete complesse e severi requisiti di sicurezza. (Nota sulla roadmap tecnica: la roadmap tecnologica del meccanismo di autenticazione parte dall'analisi delle caratteristiche del dispositivo, passa attraverso l'ottimizzazione dell'algoritmo crittografico e la progettazione della macchina a stati del protocollo e infine realizza l'integrazione di meccanismi di attacco anti-replay, formando una soluzione di autenticazione leggera completa.)

Una roadmap tecnica per un meccanismo di autenticazione bidi...

Applica lo schema di ottimizzazione raccomandato alla simulazione SUMO e simula nuovamente le prestazioni del sistema con diverse percentuali di penetrazione di veicoli elettrici (EV). Confronta i risultati con lo scenario di layout esistente per valutare l'effetto di miglioramento. Ad esempio, confronta le variazioni nel tempo medio di attesa, nella probabilità di accodamento e nel tasso di utilizzo delle apparecchiature prima e dopo l'ottimizzazione per verificare l'efficacia dell'ottimizzazione del modello. Inoltre, conduci un'analisi di sensibilità per esaminare la risposta del modello alle variazioni dei parametri chiave, come ad esempio se la strategia di configurazione delle colonnine di ricarica debba essere modificata quando la percentuale di penetrazione di EV aumenta ulteriormente o il tasso di prenotazione cambia. L'analisi di sensibilità aiuta a testare la robustezza dello schema e fornisce raccomandazioni per un margine elastico per le applicazioni pratiche.

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