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异常行为检测简介
异常行为检测，是通过设备在特定区域内收集数据，自动识别异常行为的一种技术。根据收集的数据类型不同，主要存在四种实现方式：红外视觉检测、生物信息采集、毫米波雷达检测以及基于视频图像实现。红外视觉检测方式利用红外发射器和接收器定位人员、跟踪动向，然后提取人体运动轨迹实现异常行为检测。
异常检测的目标是识别数据中的不正常情况，它也被称为异常、离群值检测。在计算机视觉中，异常检测可以应用于识别不符合规范的数据，如在视频中出现的异常行为。数据挖掘领域中，异常检测同样广泛，例如信用卡欺诈检测、异常交易识别等。
应用领域：异常行为检测与老年驾驶员的认知障碍相关。老年驾驶员行程中易出现挑战，如错过路线、错误转弯和迷失方向。行程有时偏离预定路径，但并非所有偏离都是异常，可能因道路封锁、交通拥堵或紧急情况引起。文中提及老年驾驶员在选取 正确路线时，频繁进行急加速，可能表明认知混乱或对道路网络认知不足。
自动驾驶技术基本知识介绍
〖壹〗、 自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。
〖贰〗、 AVM在自动驾驶中是一个关键的技术组件，主要用于提升驾驶的便利性和安全性，特别是在自动泊车功能中。以下是关于AVM的详细知识点：摄像头配置：数量与位置：车身四周通常配备四颗鱼眼摄像头，分别位于车辆的前方、后方、左侧和右侧。
〖叁〗、 在自动驾驶系统中，车辆的位置和姿态是关键要素，它们的精确掌握是连接各个模块的基础。Apollo平台中的车辆姿态（Vehicle Pose）定义包含两部分：车辆位置和姿态角，其中位置由定位模块提供。车辆的位置（Vehicle Reference Point，VRP）通常使用世界坐标系（如WGS-84）中的基准点位置来表示。
〖肆〗、 IACC，即集成自适应巡航控制系统，是L2级别的自动驾驶技术。它通过融合毫米波雷达、多功能摄像头等多种传感器数据，感知周围环境，自动控制车辆的速度和转向，以保持车辆在车道中或跟随前车行驶。简单来说，IACC能够实现车道保持、自适应巡航等功能，甚至在某些条件下自动完成转向和智能减速。
〖伍〗、 识别技术 和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。我们眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的呢？答案是传感器。
特斯拉为什么「抛弃」毫米波雷达
特斯拉一直以来都在引领汽车科技创新，并且他们的决策往往经过深思熟虑。取消激光雷达并不意味着特斯拉在智能驾驶领域退步或妥协，而是根据其先进的算法和软件解决方案做出的选取 。此举可能促使其他车企倾向于采用毫米波雷达、超声波雷达和视觉摄像头的组合，以在降低成本的同时实现精确的驾驶辅助和导航功能。
而RNN 一旦将预测的准确性提升到和雷达输出结果的同等水平，就会形成相对毫米波雷达的巨大优势。 这是因为特斯拉 Autopilot 只搭载了前向雷达，在城市工况下车辆各个方位乱窜的行人、骑自行车和摩托车的人很难全部准确预测。
其实，弃用激光雷达，乃至如今弃用毫米波雷达，特斯拉做出如此选取 的重要原因之一是为了实现更低的成本。
特斯拉取消超声波雷达是为了实现纯视觉方案。近日，特斯拉官方发表声明称，从10月开始，欧洲、北美、中东地区交付的ModelModelY，将取消超声波雷达传感器，随后在全球范围内陆续取消ModelModelY的超声波雷达传感器。之所以取消掉超声波雷达，特斯拉官方的解释是要实现纯视觉方案。
那为什么特斯拉会抛弃毫米波雷达？马斯克并没有解释详细的原因。大概很多人都会想到“控制成本”，成熟的毫米波雷达确实不是特别贵，但也在千元级别，取消毫米波雷达对于降低成本还是有显著帮助的。不过降低成本绝不是唯一的原因。
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