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官方账号arXiv cs.LG@Tam Bang, Hussam Abubakr, Emiliano de la Garza Villarreal, Truc Phuong Nguyen, Austin Harris, Toru Hirano, Mina Sartipi, Yunfei Xu, Hoang H. Nguyen
推荐理由：这篇论文提出PRISA，用路边LiDAR自动学习轨迹预测，无需人工标注就能在边缘实时评估碰撞风险，延迟仅194毫秒，已在真实路口跑通。
PRISA
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7月20日
09:57
PRISA框架利用路边LiDAR传感器实现隐私保护、低光照鲁棒的交通监测和实时风险检测。其风险评估模块自动从感知数据中训练轨迹预测模型，无需手动标注，并部署在NVIDIA Jetson AGX Thor上。在R-LiViT数据集上的评估显示，PPET评估在2.4秒预测时域内端到端延迟为194毫秒，TTC检测满足实时约束。该框架已在田纳西州查塔努加的真实信号交叉口部署，验证了主动式多智能体交叉口安全监测的可行性。