今日研究机构传递研究成果,无人区码一码二码三码：揭秘区别与适用场景

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在无人驾驶技术日益发展的今天，无人区码（也称为无人车码）作为一种重要的技术手段，在保障交通安全、提高道路利用率等方面发挥着重要作用。无人区码分为一码、二码、三码三种，那么它们之间的区别在哪里？又分别适用于哪些场景呢？本文将为您一一揭晓。 一码：单色码 一码，顾名思义，是指单色编码的无人区码。它主要由黑白相间的条形码组成，通常采用黑色作为条形码的颜色，白色作为背景。一码具有以下特点： 1. 成本低：一码的制作成本相对较低，便于大规模生产和使用。 2. 识别速度快：一码的识别速度快，能够满足实时性要求。 3. 识别距离近：一码的识别距离较短，适用于近距离识别场景。 一码适用于以下场景： 1. 停车场：停车场内车辆较多，一码可以快速识别车辆，提高停车效率。 2. 停车场出口：一码可以用于车辆出场时的快速识别，减少排队等待时间。 3. 无人快递配送：一码可以用于无人快递配送车辆在配送过程中的识别。 二码：双色码 二码，即双色编码的无人区码，相比一码，它在颜色上增加了红色或蓝色等颜色。二码具有以下特点： 1. 识别距离远：二码的识别距离比一码更远，适用于较远距离的识别场景。 2. 抗干扰能力强：二码的抗干扰能力更强，能够适应复杂的光照环境。 3. 识别速度快：二码的识别速度与一码相当，能够满足实时性要求。 二码适用于以下场景： 1. 高速公路：二码可以用于高速公路上的车辆识别，提高道路通行效率。 2. 无人驾驶出租车：二码可以用于无人驾驶出租车在行驶过程中的识别，确保车辆安全。 3. 城市公共交通：二码可以用于城市公共交通车辆的识别，提高公共交通系统的智能化水平。 三码：多色码 三码，即多色编码的无人区码，它采用多种颜色组合，具有较强的视觉辨识度。三码具有以下特点： 1. 视觉辨识度高：三码采用多种颜色组合，具有较强的视觉辨识度，便于识别。 2. 抗干扰能力强：三码的抗干扰能力更强，能够适应复杂的光照环境。 3. 识别距离远：三码的识别距离更远，适用于远距离识别场景。 三码适用于以下场景： 1. 城市交通管理：三码可以用于城市交通管理，实现车辆信息的实时采集和监控。 2. 无人驾驶公交车：三码可以用于无人驾驶公交车在行驶过程中的识别，确保车辆安全。 3. 军事领域：三码可以用于军事领域，实现无人机、装甲车等军事装备的识别。 总结： 无人区码一码、二码、三码在识别速度、识别距离、抗干扰能力等方面存在一定差异，适用于不同的场景。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的无人区码，以提高无人驾驶系统的安全性和可靠性。随着无人驾驶技术的不断发展，无人区码在未来的应用前景将更加广阔。

9 月 19 日消息，阿里开源全新动作生成模型通义万相 Wan2.2-Animate，该模型同时支持动画和替换两种模式，输入一张角色图片和一段参考视频，可将视频角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力；同时还可在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。该模型支持驱动人物、动漫形象和动物照片，可应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动漫制作等领域。 去年年初，阿里推出了 Animate Anyone 模型，基于该模型的「全民舞王」功能一度火爆全网，兵马俑、萌宠跳科目三的视频在社交平台刷屏。但此前的技术框架无法同时控制动作、表情和环境交互，生成的视频依旧存在不自然的问题。此次，通义万相团队构建了一个涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，并基于通义万相图生视频模型进行后训练。Wan2.2-Animate 将角色信息、环境信息和动作等，规范到一种统一的表示格式，实现了单一模型同时兼容两种推理模式；针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。在替换模式中，团队还设计了一个独立的光照融合 LoRA，用于保证完美的光照融合效果。实测结果显示，Wan2.2-Animate 在视频生成质量、主体一致性和感知损失等关键指标上，超越了 StableAnimator、LivePortrait 等开源模型，是目前性能最强的动作生成模型，在人类主观评测中，Wan2.2-Animate 甚至超越了以 Runway Act-two 代表的闭源模型。自今年 2 月以来，通义万相已连续开源 20 多款模型，在开源社区和三方平台的下载量已超 3000 万，是开源社区最受欢迎的视频生成模型之一。通义万相模型家族已支持文生图、文生视频、图生视频、人声生视频和动作生成等 10 多种视觉创作能力。