

盖世汽车讯 据外媒报道,根据市场分析机构Susquehanna Financial Group的数据,受中国新冠疫情和日本地震的影响,3月,全球芯片平均交付周期(芯片从订购到交付的周期)增加了两天,至26.6周,创历史新高。 虽然3月的芯片交付周期再次增加,但增速远低于去年的大部分月份。当时,许多行业因缺乏关键部件而被迫削减产量。
2021年,尽管全球汽车销量停滞不前,但车企的营收和利润却实现了增长。 2021年,全球半导体短缺严重影响了汽车产量。根据AutoForecast Solutions的数据,由于芯片短缺,去年全球汽车市场累计减产量约为1,020万辆。除此之外,新冠疫情和大宗商品价格上涨也带来了不小的挑战。在此不利背景下,国际主流汽车制造商们却依然实现了创纪录的业绩。在盖世汽车整理的14家国际主流车企财报中,所有车企的营收、营业利润和净利润均实现了不同程度的增长。
“2022年1-2月,中国新能源乘用车全球占比高达65%,远超欧洲21%、北美洲12%的占比,说明中国市场对新能源车的需求更强,”乘联会秘书长崔东树表示,“新能源车转向市场化驱动并形成较强的内生增长动力,是中国带动全球新能源汽车市场增长的主要原因。” 近日,乘联会发布数据显示,2022年1-2月中国狭义新能源乘用车销量为73.4万辆,超过欧洲的23万辆和北美洲的14万辆。近年来,中国始终是全球新能源乘用车市场的主要“阵地”,虽然2020年受政策与新冠疫情影响,中国新能源乘用车全球份额降至41%,但2021年迅速回升至52%,其中四季度更是达到60%。
近日,多家车企/品牌陆续公布1月汽车销量。从盖世汽车汇总的数据来看,去年12月车企年末“冲量”确实给今年1月销量表现带来了一定压力,多车企销量呈现环比下滑,不过从同比来看,则以正增长居多,最高较去年同期增长4倍以上。
2022年2月9日,欢迎来到公赌船jcjc710公司有关部门管理干部在王庆、曹军带领下到航天电器参观考察。航天电器股份公司董事长陈振宇全程陪同并详细介绍了航天电器的发展历程和新产品开发情况。
2021年,在芯片短缺、原材料价格高涨以及疫情反复等诸多不利因素的影响下,我国汽车产业力排众难,不但以2608.2万辆和2627.5万辆的产销总量,连续13年稳居全球第一;还以3.4%和3.8%的同比增长率,结束了自2018年以来产销连续三年下降的局面。
【概要描述】盖世汽车讯 据外媒报道,印度理工学院罗巴尔分校(Indian Institute of Technology, Ropar)开发出全新算法,可使用机器学习和计算机视觉检测驾驶员是否疲劳。
机械工程系Harshit M和J.M.P. Ganesh联合发布了一篇文章,名为《疲劳检测机器学习模型》。生物医学工程中心的Ashish Sahani对此表示,他们使用计算机视觉算法可以提取如闭眼和打哈欠之类的面部特征,然后使用机器学习技术来有效检测驾驶员的警觉性。
开发疲劳检测技术是一项工业和学术挑战,但近年来人们已开发出多种技术。研究人员表示:“其中一组技术是,通过方向盘运动、加速器或制动方式、车速、横向加速度和横向位移,监控驾驶员操作及车辆行为。另一组技术重点监控驾驶员的生理特征,例如心率、脉搏率和脑电图。第三组基于计算机视觉系统,可以识别在疲劳期间发生的面部变化。第一种方法会受汽车类型和型号限制。第二种方法虽然结果更准确,但大规模部署不切实际并且具有侵入性,因此并没有受到广泛重视。而第三种方法非常有潜力,因此我们遵循其原则并建立了相同的模型。”
研究人性还称:“我们已成功使用机器学习和计算机视觉开发出一种算法,通过人工设计的功能,可以根据人的面部表情检测疲劳。我们还提出了一种有效的无需接近车身传感器或仪表盘解决方案,十分便利。而且,它可以在不同车龄的所有汽车上高效工作。我们开发出一种算法,可以实时检测驾驶员的疲劳状态。”
此项研究表示,尽管提出的基于机器学习的检测可以准确检测到疲劳,但其性能仍需改进。
盖世汽车讯 据外媒报道,印度理工学院罗巴尔分校(Indian Institute of Technology, Ropar)开发出全新算法,可使用机器学习和计算机视觉检测驾驶员是否疲劳。
机械工程系Harshit M和J.M.P. Ganesh联合发布了一篇文章,名为《疲劳检测机器学习模型》。生物医学工程中心的Ashish Sahani对此表示,他们使用计算机视觉算法可以提取如闭眼和打哈欠之类的面部特征,然后使用机器学习技术来有效检测驾驶员的警觉性。
开发疲劳检测技术是一项工业和学术挑战,但近年来人们已开发出多种技术。研究人员表示:“其中一组技术是,通过方向盘运动、加速器或制动方式、车速、横向加速度和横向位移,监控驾驶员操作及车辆行为。另一组技术重点监控驾驶员的生理特征,例如心率、脉搏率和脑电图。第三组基于计算机视觉系统,可以识别在疲劳期间发生的面部变化。第一种方法会受汽车类型和型号限制。第二种方法虽然结果更准确,但大规模部署不切实际并且具有侵入性,因此并没有受到广泛重视。而第三种方法非常有潜力,因此我们遵循其原则并建立了相同的模型。”
研究人性还称:“我们已成功使用机器学习和计算机视觉开发出一种算法,通过人工设计的功能,可以根据人的面部表情检测疲劳。我们还提出了一种有效的无需接近车身传感器或仪表盘解决方案,十分便利。而且,它可以在不同车龄的所有汽车上高效工作。我们开发出一种算法,可以实时检测驾驶员的疲劳状态。”
此项研究表示,尽管提出的基于机器学习的检测可以准确检测到疲劳,但其性能仍需改进。
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