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Edwin Salcedo
Edwin Salcedo
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新AI框架增强玻利维亚车牌识别能力
研究人员开发了BLPR，一个用于鲁棒车牌识别的深度学习框架，专门针对玻利维亚的独特条件而设计。该系统采用基于置信度的方法，利用基于YOLO的检测器和字符识别器，并在模糊情况下采用Gemma3 4B视觉语言模型作为回退机制。该框架包含自适应几何校正和光照校正，并在Blender生成的合成数据和玻利维亚拉巴斯市的真实街道数据上进行了训练。BLPR系统在真实数据上实现了89.6%的字符级识别准确率，并附带了首个公开的玻利维亚LPDR数据集。
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数字孪生框架增强交通状况下无人机路面监测能力
研究人员开发了一个使用Unity Technologies的数字孪生框架，以改善在真实交通条件下无人机（UAV）的路面监测。该框架集成了YOLOv8n感知模块，用于检测道路缺陷、行人和车辆，并结合了动态交通代理和自主无人机导航。该系统在合成数据上取得了高性能，并用于评估不同的恢复策略，证明了飞行高度和恢复方法对检查覆盖范围、任务持续时间和能源消耗有显著影响。