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Ann Arbor
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开源视觉流水线对车辆进行分类以保障骑行者安全
研究人员开发了一个开源的两阶段计算机视觉流水线，用于细粒度车辆分类，专门用于评估骑行者的受伤风险。该系统结合了预训练的 RT-DETR 检测器和微调的 Vision Transformer (ViT-Base/16)，将车辆分为六种类型。它在分布内数据上实现了高精度，并在分布外数据集上表现出鲁棒性，还包含了一个基于置信度的弃权机制来处理不确定性。
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人工智能监控工具取代传统邻里守望计划
随着人工智能驱动的监控工具（如亚马逊的Ring和Nextdoor应用程序）日益普及，传统的邻里守望计划正在衰落。这些数字平台提供自动警报和视频共享，取代了以往以人际社区参与为特征的守望计划。虽然这些新技术在犯罪侦测方面可能更有效，但它们也导致了疏离感，并引发了隐私担忧，从而降低了曾定义社区安全的“集体效能”。