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弯道会车预警雷达与TurMass通信技术携手，构建高效会车风险防控体系
弯道会车过程中，驾驶员的视线受到曲线和道路边界的限制，视距不足会给驾驶员带来很大的困扰。视距不足不仅会减少驾驶员观察到来车的时间，还会使驾驶员无法预判对方车辆的速度和距离，增加了发生事故的风险。 为了减少视距不足带来的风险，巍泰技术提出了一种基于TurMass通信技术的弯道会车风险防控方案。 该方案包括以下几个步骤：1、将基于巍泰技术TBR-510/511弯道预警雷达检测技术的一组智能弯道哨兵系统安装在弯道两侧适当位置。 2、当车辆即将驶入弯道时，TBR-510/511弯道预警雷达实时探测到来车的方向、位置、速度等信息，并生成显示、声光或语音警示信息。 其中，TBR-510/511弯道预警雷达采用24.15GHz频段，与车载雷达互不干扰；检测距离远，可达80~200米；覆盖范围广，可覆盖1~4个车道，降低检测成本；功能多样，可检测车辆与行人；抗干扰，不受天气
31110编辑于 2024-02-19 - 来自专栏雷达应用
什么是毫米波测速雷达？有智能交通领域有哪些具体应用？
毫米波雷达的测速范围和目标运动方向有关，目标靠近雷达做径向运动，目标速度为负；目标远离雷达做径向运动，目标速度为正。 毫米波测速雷达主要用于智能交通管理与道路安全预警领域。 如超速抓拍触发、车速反馈提醒、弯道会车预警、平交路口预警、雾区行车诱导、行人过街预警等方面。 如下图所示： 1、车辆测速抓拍——车辆测速、抓拍触发、违法取证 2、车速反馈提醒——车辆测速、车速提醒、超速报警 3、弯道会车预警——车辆检测、车辆测速、会车预警 4、平交路口预警——车辆测速、车辆预警 ，长陡下坡、急弯盲区会车预警，以及视距受限的平交路口、出入口车辆、行人预警等。 ，即便是道路条件较好的城市道路，路口与弯道预警也必不可少；要注重恶劣环境下的行车检测，做到主动干预、安全诱导。
75530编辑于 2023-11-16 - 来自专栏雷达应用
探究 TurMass™ 通信技术如何帮助优化车辆检测雷达在道路风险防控中的作用与效果
针对平交路口、弯道会车以及恶劣天气条件下行车视距不足问题，巍泰技术提出了基于 TurMass™ 无线通信技术的道路交通安全风险防控雷达解决方案。 一、道路安全哨兵系统车辆检测与 TurMass™ 无线通信方案1、将基于巍泰技术 WTR-510/511 弯道与路口预警雷达检测技术的一组智能道路安全哨兵系统安装在平交路口或弯道两侧适当位置。 2、当车辆即将驶入平交路口或弯道时，WTR-510/511 弯道与路口预警雷达实时探测到来车的方向、位置、速度等信息，并生成显示、声光或语音警示信息。 其中，WTR-510/511 弯道与路口预警雷达采用 24.15 GHz 频段，与车载雷达互不干扰；检测距离远，可达 80~200 米；覆盖范围广，可覆盖 1~4 个车道，降低检测成本；功能多样，可检测车辆与行人 综上所述，弯道与路口预警雷达、雾区车辆检测雷达等车辆检测雷达作为一种先进的传感器技术，能够实时、准确地获取道路上车辆的位置、速度、行驶方向等信息，并通过智能系统及时发现道路交通路况、车况或异常情况。
39710编辑于 2024-03-15 - 来自专栏雷达应用
毫米波雷达在智慧园区能耗、物业、消防、安防管理领域的应用方案汇总
（2）多人聚集预警推荐雷达：人员感知雷达WTR-812在正常情况下，物业服务区域内的人员流动具有离散性的特征，如出现聚集性的情况，很有可能是该空间内出现特殊的情况（如人员受伤、寻衅滋事等突发情况），基于 2、车辆管理（1）测速抓拍预警推荐雷达：测速抓拍雷达TBR-100、测速提醒雷达TBR-511/510智慧园区往往人车混杂，路口、弯道较多，道路相对狭窄，多以双向单车道+应急或停车道为主。 故需要对园区内的道路车辆进行限速，尤其是重点主干道、路口、弯道、行人穿行密集区、事故多发区等需要进行必要的测速预警，保障园区内生命财产安全。 基于TBR-511/510毫米波雷达的弯道或路口预警哨兵系统，可检测车辆实时速度，并显示车辆速度值。 当检测道路来车时，哨兵系统对预警道路进行来车预警，并实时显示预警道路车辆速度，以达到对预警道路车辆的来车或会车预警与减速提醒。
61510编辑于 2023-12-05 高德开放平台已全面接入“鹰眼守护”预警系统，两轮车版率先适配小牛电动
怕弯道突现车辆、怕前车急刹不及、怕盲区汇入……这些“看不见”的危险，往往就在一瞬间。 今天，高德开放平台已全面接入“鹰眼守护”安全预警系统，用科技手段为出行安全再加一道防线。 作为中国安全生产科学研究院与高德联合发布的国家重点研发计划成果，“鹰眼守护”具备超视距感知能力，在过去的马年春运，该系统累计播发安全预警超49亿次，覆盖用户超2亿人。 哪怕你离事故现场还有几百米，哪怕隔着弯道看不见，系统也能在几秒钟内感知到危险，并马上告诉你。它解决了骑行中“看不清、反应慢”的大难题。 适配两轮车的“鹰眼守护”有哪些核心场景？ 前方急刹车：超前预警突发急刹，预留宝贵黄金反应时间。 借道超车：判断借道超车时机，降低“鲁莽”超车风险。 弯道会车：提前预知弯道对面来车，让每一次过弯更稳、更安心。
2300编辑于 2026-03-25- 来自专栏云头条
9881 万元、百度中标重庆市永川区永川区智慧交通试点项目（一期）
打造全区态势全量掌握和一屏感知的智慧运营中心，提供城市运行智能化监测、预警、决策、处置等能力。以服务人民为中心，围绕“便捷、顺畅、安全”的建设目标，打造智慧交通服务端。 （3）智慧交通运输：包括综合交通运行监测与预警子平台、综合交通视频图像管理子平台、综合交通运行协调指挥子平台、综合交通辅助决策支持子平台、综合交通信息服务子平台、客运车辆与场站监管系统、出租车管理系统等 （6）基础设施智慧化：交通基础设施及配套土建，包括交通信号控制系统、闯红灯自动记录系统、违法停车自动记录系统、道路车辆智能监测记录系统、交通诱导及信息发布系统、行人闯红灯预警系统、弯道会车预警系统、交通信息感知系统
76720编辑于 2022-03-18 - 来自专栏智能相对论
希迪智驾（CIDI）发布“V2X+智慧高速”解决方案，打造车路协同式智慧高速
CRSS智能道路管理系统能够实时感知车辆、道路、行人、交通事故等信息，并广播给周边车辆，方案已经实现的高级辅助驾驶场景包括前向碰撞预警、路口碰撞预警、紧急制动预警等主动安全类、地外，还实现了车道汇合提醒 、前方车道变窄、弯道限速提醒、前方交通拥堵提醒、高速出口信息提醒等交通效率类场景。 图6 智能道路管理系统功能高级辅助驾驶场景（部分） 3 降低自动驾驶车辆成本，加快自动驾驶场景落地 自动驾驶车辆通常采用摄像头、夜视相机、激光雷达、毫米波雷达等传感器来感知周边环境信息，鉴于传感器、车载计算平台的价格以及可靠性等因素 此外，利用深度学习技术，通过路侧摄像头与毫米波雷达实现多车道线与道路边界的检测，从而进行车道级定位。 ? 智能网联云计算平台借助智能网联道路数据管理平台实时强大的数据采集、数据融合能力，将自动驾驶汽车、智能网联网联汽车、社会车辆连接起来，再通过人工智能算法研发车路协同模型，成功将车辆运动的决策与控制和交通的调控系统协同起来
1.7K20发布于 2019-03-18 - 来自专栏新智元
【图文并茂】与百度无人车的第一次亲密接触
2、共享化：汽车利用率低、土地浪费巨大，在美国：汽车的闲置时间占95%、独自驾车占76%时间，24%的城市面积用于停车；高效淘汰低效模式，全局优化配置，社会车辆接入、实时调度、智能派单、动态定价； ? 问：公司采用的64线激光雷达相比毫米波雷达而言受到天气影响较大？路测是否能够满足要求？ 采用的是多传感器综合，但主要传感器是激光雷达。雾霾对于激光雷达的影响不大。 问：中国自己工艺比较落后，传感器天然落后于谷歌？比如30G以上毫米波雷达对中国禁运？ 也可以通过一些背景车帮助公司来进行数据采集（目前还没有开始推广，仍在使用公司自有的专业数据采集车），采集技术分三阶段，第一阶段是公司自己专业数据车，第二阶段会加入一些公司的无人驾驶车，第三阶段会有更多社会车辆加入 投资建议： 1、无人驾驶作为汽车行业未来的发展趋势，其所带来的产业变革和巨大机遇已经成为业内外共识，同时也是我国汽车产业弯道超车的绝佳机遇。
90740发布于 2018-03-14 - 来自专栏BestSDK
【一文读懂】自动驾驶的前世今生
| Lidar,摄像头和雷达之间的区别 同时目前业界和学术界对自动驾驶的实现方法来说主流是摄像头和Lidar，雷达都是作为辅助信号。 Lidar，摄像头，雷达之间有什么区别呢？ 对此非专业研究自动驾驶的笔者只能简单介绍一下Lidar，俗称的激光雷达： 摄像头，以Mobileye举例就是特殊定制的单色摄像头，位于车顶玻璃上方： 而雷达，则是分布于车四周以及前方的雷达探测点： 在很多自动驾驶开发平台上 小弯道： 奔驰在行驶中滑出了道路白线，并且完全没有修正企图。 Tesla很轻松就保持在道路中心。 下一个弯道中，奔驰继续滑出了黄线，而Tesla继续保持领先。 最后我们高速通过弯道： 我们放开让汽车自己控制，不出意外，奔驰继续滑出了黄线，奔向了逆行车道。 Tesla虽然有点擦线，但是它依然保持在道内并且减速后顺利通过了弯道，我们没有人工干预。 但是由于预警信息还不完全到位，最好别期望能完全达到第三级。作为一个成年人去合理甄别这些提示信息，你会发现这是市场上最好的系统。
1K100发布于 2018-02-27 - 来自专栏智能相对论
车联网V2X深度应用，聚焦CIDI智能网联交叉路口技术
随着城市人口、机动车数量与日俱增，现有城市交通设施已无法满足日益增长的交通需求，再加之城市交叉路口通行效率低、事故预警系统缺乏等因素，城市道路安全事故频发。 RSU是整个系统的大脑，负责决策和数据的广播；边缘计算单元负责辅助计算和数据采集融合；智能交通信号灯根据路口车流量进行自动调节红绿灯配时；路侧传感器是整个系统的眼睛，它主要由高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达组成 路侧传感器组成部分功能： 高清摄像头能实时检测视角范围内的车辆与行人的位置和速度，统计路面实时交通流量等；毫米波雷达可以获取车辆的种类与位置、速度，行人的位置和速度等信息；激光雷达可用于车辆拥堵排队状态 除此之外，也可以通过APP（由CIDI发布的车路协同应用程序）给社会车辆提供部分功能，如红绿灯时间感知、车速建议、标牌信息等。 2、红绿灯动态配时 红绿灯动态配时支持基于V2I技术的智能网联汽车流量统计、以及基于机器视觉技术的常规社会车辆流量统计。两种车流量统计经过边缘计算单元的融合，形成车流量密度和各车道排队长度。
1.3K30发布于 2019-08-20 - 来自专栏气象学家
科研动态 | 强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警
针对山区冰雹、短时强降水等强对流天气频发，为了有效防灾减灾，采用多种分析方法研究了强冰雹和短时强降水的天气雷达特征及临近预警。 2.两种强对流天气临近预警 （1）强冰雹预警指标：根据上述分析和雷达产品特征变化特点，选取负温区回波厚度、强中心回波强度、强回波梯度、45dBz强回波伸展高度、VIL密度和雷达风廓线1.8～6.1km风垂直切变作为预警的统计指标 （2）短时强降水预警指标：短时强降水发生时有突发性和偶然性的特点，对它的临近预警和精细化预报一直是个难点。 经过统计发现满足天气尺度辐合特征（槽、低涡和切变）和站点附近满足雷达基本速度上有辐合特征（中尺度辐合线、逆风区或气旋式辐合等），同时满足反射率因子、VIL密度和40dBz强回波伸展高度和雷达风廓线VWP 强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警. 气象, 37(4), pp.474-480.
1.6K10发布于 2020-05-27 - 来自专栏MeteoAI
科研动态 | 强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警
针对山区冰雹、短时强降水等强对流天气频发，为了有效防灾减灾，采用多种分析方法研究了强冰雹和短时强降水的天气雷达特征及临近预警。 2.两种强对流天气临近预警 （1）强冰雹预警指标：根据上述分析和雷达产品特征变化特点，选取负温区回波厚度、强中心回波强度、强回波梯度、45dBz强回波伸展高度、VIL密度和雷达风廓线1.8～6.1km风垂直切变作为预警的统计指标 （2）短时强降水预警指标：短时强降水发生时有突发性和偶然性的特点，对它的临近预警和精细化预报一直是个难点。 经过统计发现满足天气尺度辐合特征（槽、低涡和切变）和站点附近满足雷达基本速度上有辐合特征（中尺度辐合线、逆风区或气旋式辐合等），同时满足反射率因子、VIL密度和40dBz强回波伸展高度和雷达风廓线VWP 强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警. 气象, 37(4), pp.474-480.
1.5K30发布于 2020-06-03 - 来自专栏气象学家
SII-NowNet：无雷达也能精准预警热带雷暴新生与爆发
SII-NowNet：无雷达也能精准预警热带雷暴新生与爆发 A diagram of the SII-NowNet nowcast process (applicable to both intensification 因此，提前几小时准确预报这类天气的“临近预报”（Nowcasting）是早期预警系统的关键。 然而，传统的临近预报方法（如基于雷达外推的光流法）和数值天气预报（NWP）模型在热带地区面临巨大挑战： 1. 缺乏雷达覆盖：许多热带国家和地区没有或只有稀疏的天气雷达网络，导致无法获取关键的风暴内部结构数据。 2. NWP模型局限性：NWP模型在捕捉热带对流的快速、局地性爆发方面存在时空分辨率不足的问题。 填补能力空白：为缺乏雷达覆盖的广大热带地区提供了一种可行的、先进的临近预报解决方案。 2. 支持早期预警：能够提前1-3小时（加强）或1-2小时（新生）发出预警，为防灾减灾争取宝贵时间。 3.
10710编辑于 2026-03-26 - 来自专栏米尔电子
12 路 1080P 满负载！米尔 RK3576 补全车载 360° 全景影像视野
编码阶段延迟 80-100ms，RTSP（UDP 协议）传输 + 解码显示阶段延迟 40-50ms，端到端总延迟稳定在 120-150ms，远低于行业 200ms 的延迟阈值 —— 即使在倒车、快速会车等高频操作场景 流不止 “显示”，更能 “识别”米尔 RK3576 开发板的价值，不止于 12 路 1080P 流的 “处理与显示”，更通过内置 6TOPS 算力 NPU，让全景影像从 “被动观察” 升级为 “主动预警 支持行人检测（识别距离 0.5-10m）、车辆分类（轿车 / 货车 / 摩托车）、障碍物识别（路沿 / 石墩 / 井盖）、车位线检测（黄线 / 白线 / 虚线）等算法，识别准确率达 98% 以上；· 场景化预警联动 ：例如在倒车场景中，当 12 路视频流中任意一路捕捉到 “后方来车” 或 “行人靠近”，NPU 可在 100ms 内触发中控屏弹窗提醒 + 倒车雷达蜂鸣；在狭窄道路会车时，可通过侧方摄像头识别对向车辆宽度 占有率仅 25%（四核 A72 + 四核 A53 协同调度），GPU 占有率 30%（用于全景画面拼接渲染），NPU 负载 60%，仍有充足算力预留，可支持后续扩展 BSD（盲点监测）、LCA（车道偏离预警
53410编辑于 2025-09-11 - 来自专栏量子位
自动驾驶过收费站！智能重卡33公里开放道路“通关”
自动驾驶系统PlusDrive采用了局部定位和全局定位双系统，能通过多目视觉，融合激光雷达和低成本多IMU冗余定位系统，实现全场景横纵向高精度的建图和定位。 在试运营过程中，车辆编队与路侧保持顺畅通信，多次圆满通过了“火灾预警”、“事故预警“、“拥堵预警”、“车道管控预警”、“车道诱导”、“大雾预警”、“限速预警”等功能场景的考验，充分验证了自动驾驶与车路协同技术融合的可行性和可靠性 一直以来，智加科技都专注于干线物流重卡自动驾驶技术的应用，此次完成收费站到收费站场景的全路段自动驾驶与社会车辆混行试运营，即做到了绝对安全，又实现了真实干线物流所需的行驶效率。
40240编辑于 2022-09-22 - 来自专栏世隆科技的专栏
世隆科技：探地雷达在国土资源地质灾害预警领域的应用
为了有效提升地质灾害预警能力，及时发现潜在的灾害隐患，本方案将重点介绍地质雷达和边坡监测雷达在地质灾害预警领域的应用。 全年成功预报地质灾害427起，涉及可能伤亡人员5249人，避免直接经济损失5.0亿元；普适型监测预警设备成功预报26起，有效预警险情103起。 常见地质灾害案例 探地雷达 探地雷达（Ground Penetrating Radar，简称GPR），又称地质雷达，透地雷达，是利用高频电磁波（通常为数十兆赫兹至数百赫兹）以宽频带短脉冲形式，由地面通过天线发射进入地下 在地质灾害预警中，可用于探测地下空洞、软弱层、富水带等潜在的灾害隐患。 目前，探地雷达等技术手段可以预先探测城市道路、高速公路下方隐伏的空洞隐患，采取措施消除隐患，实现提前预防和预警灾害的发生。 探地雷达凭借其高精度、高效率、非破坏性和实时数据处理等技术特点，在市政道路灾害预警检测中具有广泛的应用前景。
63810编辑于 2025-07-31 - 来自专栏量子位
分享实录+PPT | 高通高级技术标准总监李俨：移动车联网技术解析
另外他们还有另外一些思路，说往自动驾驶车里面装传感器，激光雷达装十几个，摄像头装12个，激光雷达到现在为止还是很贵的，这个车怎么商用呢？ 站的高，看清楚周围所有的车辆后广播出来，其他的车就不需要开雷达，只要听就好了。 前车马上要紧急刹车，我的预警距离还够不够？虽然前面还没有看到刹车灯亮起来，但是我要提前预警。 11p最开始测试的时候，最开始就想测这个场景，这个场景距离要求特别高，而这个弯道提示也是这样，弯道的时候11p看到的功率距离就比较短。 这是一个弯道，里面有一个故障车，你进弯道之前看不到这个车，它停在路上，你要想预警，就需要一个广播。如果你开得越快，你的刹车时间就越长，你需要获得通知的提前量就会越远。
1.3K40发布于 2018-03-23 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
Waymo-自动驾驶长尾问题挑战(2019)
场景五： 路口绿灯，无人车准备左转，遇到闯红灯高速通过的社会车辆，无人车需要识别这种场景，并及时停车避让违规车辆。 2.1 Perception Perception输入：传感器(激光雷达)输入信息以及场景的先验信息。 Perception输出：道路交通对象(行人、车辆等)，对道路场景的语义分割和理解。 如何能够准确的预测社会车辆的行为仍然是一个存在巨大挑战的开放性问题。 如下图所示，红色的主车，蓝色的是社会车辆。左图的社会车辆更加保守，右侧的社会车辆更加激进。用保守的轨迹训练出的模型表现就趋于保守，用激进的轨迹训练出的模型表现就趋于激进。
1.7K10编辑于 2022-04-28 提前72小时预警关键零部件断供：腾讯云BI“供应链雷达”实战手册
舆情网站各自为政，无法交叉验证 • 更新滞后：疫情、火灾、罢工等突发事件往往在社交媒体先曝光，传统系统次日甚至第三天才同步 • 指标单一：安全库存=固定天数×日均用量，忽视供应端波动和物流瓶颈 二、提前预警的 供应舆情 负面新闻量、情绪指数、关键词热度 腾讯新闻+公众号+境外RSS 5分钟 舆情热力卡片 产能健康 开工率、设备OEE、环评通报 供应商MES接口/爬虫 小时级 产能雷达 运价指数 TMS+船讯网API 30分钟 物流脉搏 库存缓冲 现有库存、在途库存、安全库存 ERP+WMS 15分钟 库存预警表 三、腾讯云BI「供应链雷达」2025 新功能 • 200+ 连接器：ERP、WMS、TMS、IoT、船讯网、腾讯新闻、微信公众号一键拉通 • AI 语义分析：大模型自动识别“火灾、罢工、破产、环保 现在登录腾讯云官网 → 产品 → 大数据 → 腾讯云BI → 立即体验，首月1元即可搭建你的“供应链雷达”，把灰犀牛变成可预测的小浪花。
39010编辑于 2025-09-03- 来自专栏新智元
【深度】2016－2025 ADAS 技术及市场趋势报告
本报告梳理了创业型ADAS公司进展，其主要技术路径包括基于摄像头图像识别的环视系统，以及叠加雷达的综合感知应用，如碰撞预警等。ADAS主要由：感知单元、程序算法、执行机构等几部分组成。 主要原因包括：1）智能驾驶的核心竞争力在于算法的高速迭代，相比于合资厂商，自主品牌拥有更多自主决定权，更有可能实现ADAS核心算法的快速发展；2）国内汽车行业竞争日益加剧，自主品牌寄希望于智能驾驶实现“弯道超车 主要的ADAS技术包括自适应巡航ACC，车道偏离预警LDW，车道保持辅助LKA，前装预警FCW，自动紧急制动AEB，盲点探测BSD，自动泊车AP等。 同致电子总部设在中国台湾，是亚洲最大的倒车雷达公司，国内的市场占有率约为50%；拥有多项ADAS核心技术，包括自动泊车AP、环视系统SVC、盲点监测BSD、车道偏离预警LDW等，同时在开发自动紧急制动AEB 其局限性在于无法进行物体颜色识别；视场角较小，一般需要多个雷达组合使用；行人的反射波较弱，难以识别。毫米波雷达广泛应用于车载距离探测，如自适应巡航、碰撞预警、盲区探测等。
2.9K50发布于 2018-03-22
腾讯云开发者
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