Лиды b2b и b2с: в чем разница?
21 июня 2021
Интернет-маркетинг
Термин b2с (что расшифровывается как business to consumer — «бизнес для потребителя») относится к продажам товаров и услуг физическим лицам для личного пользования. B2b (то есть business to business — продажи корпоративным клиентам или руководству и подразделениям организаций) подразумевает поставку продукта другой компании.
В чём разница между этими сегментами и чем отличается между собой маркетинг в первом и втором случае?
- Первое отличие состоит в том, что в сегменте b2b решением о покупке управляют строгие расчёты, логические выкладки, основанные на необходимости. Ни один владелец бизнеса не станет приобретать, например, грейдер, потому что ему просто понравился цвет техники.
В то время как в b2c многое зависит как раз от желаний и эмоций клиентов. «Мне хочется такой же, только с перламутровыми пуговицами», — это вполне серьёзный аргумент, чтобы отказаться, например, от покупки качественного и даже нужного халата.
То есть маркетинг «для индивидуального клиента» работает на формирование желания приобрести условный халат вне зависимости от цвета его условных пуговиц. Этого можно добиться, например, скорректировав ценовую политику или же доказав, что перламутровые пуговицы сейчас не в моде. В то время как маркетинг «для корпоративного клиента» направлен на формирование решения в запросе, который уже существует. То есть покупателю-бизнесмену нужно показать, какие выгоды он приобретает, например, делая выбор в пользу этого конкретного грейдера, а не спецтехники, которую предлагают конкуренты.
Отличие второе. Оно заключается в том, что в b2b, как правило, решение принимают несколько людей, поэтому коммуникация и время ответа длится дольше. Руководитель и его команда взвешивают решение, сравнивают предложения.
В то время как в b2c нередко покупка происходит уже при возникновении мысли о ней, под влиянием эмоции.
Однако нужно понимать, что «бизнес для бизнеса» занимает маржинальные ниши с высокой прибылью, но объём продаж здесь не столь высок, как в b2c. Вернёмся к нашему примеру. Как вы думаете, что произойдет быстрее — покупка ста грейдеров или ста халатов? Поэтому в b2c относительно низкая стоимость единицы продукции компенсируется именно более значительными объёмами. Но всё же в сегменте b2b финансовые обороты, как правило, больше.
Из второго отличия следует третье. «Бизнес для бизнеса» ориентируется на индивидуальный подход, «бизнес для конечного потребителя» — на массовый.
Клиентов в сегменте «для бизнеса» гораздо меньше, нежели в сегменте «для пользователей». Поэтому специалисты b2b, как правило, стремятся работать адресно, «затачиваясь» под конкретного потребителя. Ключевой становится ориентация на личные переговоры и создание грамотной презентации, при этом крупные затраты на рекламу не требуются.
В то время как в сегменте b2c всё происходит с точностью до наоборот. Странно персонально рекламировать колбасу или гель для душа лично каждому покупателю, в то время как реклама в СМИ и интернете сама приводит заинтересованных клиентов.
Таким образом, мы видим ряд принципиальных отличий между сферами b2b и b2c.
Основные отличия B2B от B2C маркетинга
Мария Агибалова
17 февраля 2014
Нас часто спрашивают, работает ли email-маркетинг в B2B бизнесе и как сделать свою рассылку максимально эффективной.
Я сначала хотела написать одну большую статью обо всем email-маркетинге в B2B сразу, но потом поняла, что на чтение такой длинной статьи не у всех профильных маркетологов будет время 🙂
Потому решила начать с ответа на главный вопрос, — а что же не так с B2B продажами? Почему бы маркетологам компании, которая работает на B2B рынке, не взять популярные фишки и кейсы для бизнеса «Бизнес-клиент» и вскоре радостно считать деньги?
Все дело в особенностях и отличиях B2B и B2C маркетинга, клиентов и продаж. Отличий оказалось достаточно много, и некоторые из них не лежат на поверхности. Для удобства я объединила их в простую таблицу.
Разница между B2B и B2C
Область |
B2B |
B2C |
Объем закупок |
большой |
штучная покупка |
Сложность продуктов |
сложные |
простые |
Риски |
высокие |
низкие |
Процесс принятия решения |
сложный |
простой |
Экспертность покупателя |
эксперт |
профан |
Отношения между продавцом и покупателем |
близкие отношения |
отношений нет |
Какие потребности удовлетворяются? |
организации или сторонних клиентов |
индивидуальные |
Длительность цикла продажи |
длинный (3-6 месяцев) |
короткий |
Стоимость клиента |
высокая |
низкая |
Потенциальные покупатели |
мало |
много |
Личные связи |
важны |
роли не играют |
ЛПР |
2-4 человека с разными зонами ответственности |
один человек |
Эффективный email-маркетинг с eSputnik
РегистрацияЧто есть только в B2B маркетинге?
Взаимовлияние— выход нового продукта на рынок автоматически делает некоторые продукты не нужными, а некоторые продукты начинают использоваться совсем по-другому.
Производный спрос — спрос на сырье формируется на основании спроса на продукт, который из него делается, а также постоянно требуется техника нового поколения. Но при этом выход на рынок новой технологии уничтожает спрос на старые методы изготовления и сырье.
Пример: цифровые и пленочные фотоаппараты. С появлением цифровых фотоаппаратов изменилось все: от самих камер, до технологии печати. Пленка и аналоговая печать осталась уделом любилетей винтажа.
Last post
Какие сложности это создает для маркетолога?
- При помощи одних и тех же инструментов нужно доносить сообщения до тех, кто на самом деле принимает решение, и при этом может не общаться напрямую с отделом продаж.
- Стоимость привлечения клиента высокая, но не прогнозируемая. Большинство традиционных инструментов интернет- и оффлайн-маркетинга не работают напрямую.
- Длинный цикл продажи создает множество точек ухода для потенциального клиента.
- Много ресурсов и времени тратится на клиента до получения от него прибыли.
- На клиентов, которые ничего не приносят, тратится столько же времени и денег, как на тех, кто приносит все деньги.
Не хочется быть Капитаном Очевидностью, но все же, B2B маркетинг — это другой бизнес, с другой воронкой продаж и работать с ним надо по-другому. Приоткрывая завесу, скажу, что основой стратегии может стать контент-маркетинг и многоканальные рассылки: Viber, SMS, Email. А о том, что именно стоит внедрить и как это сделать, я расскажу в следующей статье. Примеры будут из нашего собственного опыта, ведь мы, как-никак, тоже B2B-бизнес.
P.S. А теперь вопрос к маркетологам: знаете ли вы еще какие-нибудь отличия B2B и B2C?
как стирается граница между В2В и В2С ивентами, и как топовые бренды используют этот тренд
Исследование Sparks и Event Marketer о том, как топовые бренды отвечают на изменившиеся ожидания участников В2В-мероприятий
Представители нового поколения профессионалов, выросшие в эпоху цифровых технологий, участвуют в деловых мероприятиях не так, как их предшественники. Они по-другому взаимодействуют друг с другом на ивенте, по-другому учатся и делятся своими впечатлениями от участия. Они не готовы идти на конференцию, чтобы просто сидеть в зале и несколько часов слушать умных спикеров с перерывами на кофе-брейки.
Понимая эту тенденцию, маркетологи компаний из списка Fortune1000 экспериментируют с новыми форматами и подходами. Как и посетители, они хотят привнести более динамические форматы и увлекательность B2C-мероприятий в В2В ивенты.
Чтобы оценить масштаб воздействия этого тренда на ивент-маркетинг, Sparks и Event Marketer провели исследование The 2019 Consumerization of B2B Events Benchmark Study.
Исследователи опросили маркетологов брендов и посетителей мероприятий, чтобы получить представление о процессе «консьюмеризации» В2В мероприятий (добавления элементов В2С-ивентов). И вот к каким выводам они пришли.
Вывод №1: посетители мероприятий опережают бренды в стремлении к консьюмеризации
В то время как довольно значительная часть В2В-брендов – 68% ― считает консьюмеризацию важной тенденцией, процент посетителей, которые считают этот тренд важным, еще выше: 77%. Сегодняшние посетители В2В-мероприятий ждут от них больше элементов потребительских мероприятий, чем бренды могут себе представить.
Аудитория В2В-конференций ожидает, что они станут более непринуждёнными и более полезными – и просто приносить больше удовольствия. Участники хотят проводить время интересно и с пользой.
Согласно опросу посетителей В2В мероприятий, 72% участников получает большее удовлетворение от бизнес-конференции, когда она включает элементы мероприятий для потребителей.
Бренды движутся в правильном направлении, но посетители хотят большего. Они хотят новых и интересных площадок. Хотят сами выбирать, как они будут взаимодействовать с другими и узнавать новое. Хотят более разнообразного питания.
Вывод №2: предпочтения одинаковы у посетителей разных возрастных групп
Исследования показали, что предпочтения одинаковы у представителей разных поколений: и миллениалов, и тех кто старше. Идея изменить традиционный формат В2В-мероприятий находит поддержку у многих возрастных групп.
Причины посещения мероприятий также одинаковы для всех поколений
Наиболее популярными причинами, по которым В2В-профессионалы посещают бизнес-мероприятия, являются обучение и нетворкинг.
Два дня – в самый раз
Похоже, что более короткие мероприятия становятся более популярными. Для 48% посетителей всех возрастных групп наиболее предпочтительная продолжительность бизнес-мероприятия – 2 дня.
Вывод №3: участники голосуют за новые формы обучения и общения
Посетители мероприятий ищут новые способы слушать, обучаться и усваивать информацию на всем протяжении ивента. Хотя проверенный временем традиционный сессионный формат остается вполне уместным для определенных тем, почти половина опрошенных посетителей считает, что новые форматы обучения и модерируемые «не-сессии» могли бы способствовать лучшему усвоению материала.
Очевидный вывод для брендов: интегрирование новых форматов может стать ключом к более заинтересованной аудитории.![]()
Достаточно существенная часть посетителей – 64% — полагает, что более эффективно организованные совместные активности (peer-to-peer engagement) усилят познавательную составляющую мероприятия.
Тем не менее, только 42% посетителей считает, что специально срежиссированный нетворкинг способствуют улучшению взаимодействия между посетителями мероприятия. Это означает, что брендам следует рассмотреть более стратегические способы собрать участников вместе и обеспечить более тесное взаимодействие с контентом и друг с другом.
Кроме того, 53% посетителей полагает, что обучение в малых группах могло бы улучшить взаимодействие с другими участниками, и еще большее число участников согласилось бы доплатить за дополнительные активности «для узкого круга».
Вывод №4: посетители хотят сами определять условия своего участия
Когда дело доходит до навигации мероприятия, посетители хотят сами быть за рулем. Они хотят находить контент, который им наиболее интересен.
Сегодняшние потребители изучают меню прежде, чем выбрать ресторан, читают обзоры прежде, чем решить, какой фильм посмотреть – так что совершенно не удивительно, что перед посещением мероприятия они тоже хотят проделать определённую подготовительную работу.
На вопрос, чего, по их мнению, не хватает бизнес-мероприятиям, участники решительно ответили: хороших веб-сайтов, инструментов взаимодействия и программы по выбору. Потребность в более простых в использовании и информативных сайтах отражает желание участников заранее распланировать свое время на мероприятии и определить, какие предложения программы лучше всего отвечают их целям.
Вывод №5: участники готовы делиться информацией в соцсетях, но не любят, когда к ним напрашиваются в друзья
Бренды вполне могут рассчитывать на то, что участники будут делиться информацией в социальных сетях, но следует воздерживаться от навязывания связей через личные каналы.
8 из 10 опрошенных публикуют в социальных сетях информацию о том, что посещают В2В-мероприятие, но только 3 из 10 хотят контактировать в социальных сетях с другими посетителями.
Участники рассматривают свои профили в социальных сетях как личный круг общения и хотят сами, без принуждения, выбирать, как и когда им выйти на связь
Больше про B2B-мероприятия:
B2B-бизнес в «цифре»: почему автоматизация и диджитализация стали ключевыми трендами 2021 года
Один из ключевых трендов в ecommerce – активная диджитализация B2B. Многие компании разрабатывают собственные платформы: маркетплейсы, порталы и другие продукты. В статье поговорим о том, куда движется электронная коммерция в сфере B2B и какие инструменты пользуются популярностью у бизнеса.
Тренды в ecommerce в 2021 году и прогнозы на будущее1.

Количество онлайн-покупателей в мире растет с каждым годом. По прогнозам экспертов Nasdaq, к 2040 году 95% покупок будет производиться в Интернете.
2. Индустрия ecommerce ежегодно растет на 23%
3. Основная доля в мировом ecommerce – у B2B
Данный тезис может показаться неожиданным, но, действительно, оборот электронной коммерции в B2B существенно выше оборота в B2C.
Так, доля B2B в мировой электронной коммерции составляет 10,6 триллиона долларов. Доля B2C – 2,8 триллиона.
Столь огромное соотношение на первый взгляд может сбить с толку. Однако, когда мы говорим про коммерцию в B2B, то важно помнить, что решения в этом сегменте нуждаются в более дорогих программном обеспечении и услугах.
Способна ли готовая B2B-платформа закрыть все потребности бизнеса?Платформа коробочного типа – это готовый программный продукт, который впоследствии может быть дополнен необходимыми модулями и интеграциями. Как правило, решение приобретается единовременно, либо по saas-подписке и уже включает в себя все необходимые функции и модули. Также поставщик продукта обеспечивает поддержку во внедрении и осуществляет обучение сотрудников либо очно, либо заочно путем онбординга, а в дальнейшем – техническую помощь и развертывание новых модулей программы.
Подобное решение имеет ряд преимуществ:
- Быстрый запуск.
- Дешевле индивидуальной разработки.
- Отработанная интеграция с CRM, 1C и другими программами.
- Модульный тип: есть возможность включать и отключать различные опции.
- Реализация опыта многих компаний в едином решении.
- Быстрый переход в онлайн с диджитализацией бизнеса.
- Система может подходить как для крупных корпораций, так и для небольших компаний.
Компания AGORA 10 лет занимается разработкой и внедрением коробочных решений в сфере ecommerce и закупок для B2B-бизнеса. За это время накопилось множество кейсов: создание маркетплейсов, порталов, электронных торговых площадок и корпоративных магазинов, SRM-модулей и отраслевых B2B/B2C-продуктов.
Разработка торговой B2B-площадки
1. Торговая B2B-площадка для банка ВТБ
Для банка ВТБ AGORA разработала платформу ВТБ «Бизнес-коннект» — торговую площадку для автоматизации закупок. Система способна выдерживать серьезные ежедневные нагрузки: малоценные закупки через каталог с ассортиментом почти в миллион товаров при участии 13 188 поставщиков, 100 000 покупателей и проведении почти 25 тысяч торговых процедур. При этом существует возможность использования ресурса как отдельного эффективного канала продаж.
Через модуль AGORA Export Manager поставщики могут выгружать свои товары на торговые площадки, в том числе на международные рынки. Готова интеграция с такими крупными ресурсами, как eBay, Amazon, Aliexpres, TMall, Яндекс.Маркет. Предусмотрен механизм единичной, либо пакетной загрузки товаров через XML, Яндекс. Маркет и другие форматы.
2. Торговая B2B-площадка для компании «Фабрикант»
Платформа представляет собой электронный магазин для малоценных закупок, который полностью соответствуют нормам российского законодательства и способна стабильно работать даже при больших ежедневных загрузках. Для всех поставщиков и заказчиков имеются персонализированные личные кабинеты, а для неавторизированных клиентов предусмотрен онлайн-магазин.
Продумана возможность автоматического подбора 5 лотов под заявку по самой выгодной цене и с лучшими сроками доставки. Для получения оперативных ответов в системе присутствует онлайн-поддержка, в том числе чат с менеджером.
3. Торговая B2B-площадка для компании «Спецэнерготранс»
AGORA создала готовый коробочный продукт с быстрым запуском, но с необходимыми специально для «Спецэнерготранс» доработками и с дополнительными бизнес-модулями.
Система всегда предоставляет актуальную информацию об остатках и наличии позиций на определенном складе. Просматривать количество и территориальное расположение запчастей на складах можно также через удобную онлайн-карту.
Оплачивать заказы на площадке можно онлайн, не выходя из системы. Также продукт имеет встроенную функцию электронного документооборота.
Реализована возможность автоматизированного матчинга: система сама ищет в общем прайс-листе поставщика необходимую колесную пару или иные комплектующие, что позволяет существенно экономить время. Несомненный плюсом платформа является наличие умного поиска ElasticSearch.
Разработка облачного B2B-маркетплейса
Для известного производителя шин MICHELIN AGORA разработала облачный B2B-маркетплейс для автоматизации трехсторонних поставок.
Важнейшей функциональной возможностью данного решения является электронный документооборот, позволяющий согласовывать договоры с новыми контрагентами всего за 10 рабочих дней.
Контроль над остатками товаров у поставщиков осуществляется онлайн за счет синхронизированного продакт-матчинга. Система снабжена умным поиском ElasticSearch, умеющим распознавать единичные и полнотекстовые запросы.
Создание облачного B2B-портала
Для компании «Эвотор» был создан облачный B2B-портал, который способен стабильно функционировать с крупными оборотами, большим количеством заказов и одновременно работающих в системе пользователей.
На портале имеется удобный личный кабинет для дилеров. Также продумана персонализация каталога под каждого партнера: цены, ассортимент, отслеживание заказов и другие необходимые опции.
Один из плюсов решения – удобная интеграция с 1С ERP 2.2. Управление заказами.
Внедрение B2C-маркетплейса торгового предприятия
Для торгового предприятия «За Рулем» компанией AGORA был внедрен удобный B2C-маркетплейс, направленный на автоматизацию процесса розничной продажи шин и дисков.
Система позволяет вести электронный документооборот, осуществлять автоматический матчинг прайс-листов поставщиков с текущим товарным каталогом, собирать статистику и аналитику ассортиментных остатков, документации, количества заказов и прочих показателей.
Присутствует возможность интеграции с рекламной платформой ADRIVER и полнотекстовый поиск ElasticSearch.
Внедрение собственной электронной торговой площадки
Для компании ООО «РэйлАльянс» AGORA подготовила и внедрила электронную площадку для торгов в соответствии о с 223-ФЗ.
Площадка позволяет снизить издержки и получить конкурентные закупки. Существенная экономия достигается в том числе за счет получения итоговых закупочных расценок от поставщиков на 20-30% ниже среднерыночных. Уже выявлено сокращение затрат на 4% после запуска.
Огромные объемы закупок могут вестись в параллельном режиме без снижения работоспособности всей системы.
Электронная торговая площадка способна выполнять полный цикл процедур: запрос цен, КП, конкурсы, попозиционная, многолотовая, многоэтапная и другие закупки. В системе можно вести электронный документооборот и использовать цифровую подпись. Имеется Интеграция с ERP и 1С.
В России AGORA является одним из ведущих вендоров электронной коммерции и закупок в сфере B2B. Однако есть возможность разработки/запуска и иностранных продуктов. Уже имеются кейсы внедрения крупных B2B/B2C-маркетплейсов, B2B-порталов и других продуктов за рубежом (Германия, Турция и др.).
Компания AGORA обеспечивает полное сопровождение. На каждом этапе разработки проводится анализ требований, формируются пользовательские сценарии и схемы бизнес-процессов.
Основные преимущества продуктов AGORA:
- Возможность ускоренного запуска в работу — от 1-3 месяцев за счет разработки с применением конструктора конфигураций.
- Доработка стартовой версии при необходимости.
- Более 200 бизнес-модулей на выбор.
- Интеграции с ERP, CRM и другими учетными системами: 1С, SAP, МойСклад, AmoCRM, Oracle, и др.
- Комплексный подход: от разработки до внедрения, ТП и онбординга командой профессионалов AGORA.
- Выгодная форма оплаты: по SaaS подписке либо on-premise.
- Опыт более 10 лет. Специализация именно в данном направлении: разработка и внедрение решения для e-commerce и закупок (B2B/B2C-маркетплейсы, B2B порталы, ЭТП). Компания AGORA обладает самой высокой экспертизой по внедрению подобных проектов и предлагает разработку профессиональной платформы для создания B2B-маркетплейсов (и других систем), на которой уже внедрено более 500 проектов.
- B2B-платформа AGORA достаточно мощная и способна выдержать даже внушительные ежедневные нагрузки.
- Платформа AGORA является участником реестра о российских поставщиках ПО Минкомсвязи. Также AGORA входит в Реестр операторов персональных данных Роскомнадзора.
Цифровизация — общий тренд практически во всех сферах нашей жизни. Не исключение и B2B-бизнес — в современных реалиях торговли разработка и внедрение маркетплейсов или порталов необходимы. И, разумеется, для успеха в этом деле важно ответственно подойти к выбору вендора, способного обеспечить комплексную разработку и внедрение.
Что такое технология V2V?: V2V, V2I и технологические системы V2X
Обновлено: 4 июня 2021 г.
Владельцы и операторы флота обычно оцениваются со стороны как отстающие или опоздавшие в большинстве внедрить инновационные технологии. Иногда в этом суждении может быть доля правды, но многие автопарки сдерживаются старыми технологиями в грузовиках и устаревшими системами. Но теперь, с появлением технологий подключенных транспортных средств и систем связи, таких как V2V, V2I и V2X; Помимо взводов и автономных транспортных средств, владельцы автопарков могут изменить это восприятие, взяв на себя роль первопроходцев.
Автомобиль-автомобиль (V2V)
Технология связи между транспортными средствами, обычно называемая V2V, представляет собой интеллектуальную технологию, позволяющую обмениваться данными об автомобиле с одного автомобиля на другой. Связь для технологии V2V основана на выделенной связи ближнего действия (DSRC). Это не совсем новая технология, она существует уже несколько десятилетий, но системы V2V окажут наибольшее влияние на приложения безопасности транспортных средств, как только они станут широко доступными, например, для предотвращения столкновений.
V2V позволяет автомобилям получать доступ к информации о скорости и положении других транспортных средств с поддержкой V2V, окружающих их, с использованием протокола беспроводной связи, аналогичного протоколу Wi-Fi. Затем эти данные используются для предупреждения водителей о потенциальных опасностях, помогая уменьшить количество аварий и заторов на дорогах. V2V может обнаруживать опасные дорожные и дорожные условия, проблемы с рельефом местности и погодные угрозы в радиусе 300 метров. V2V способен сделать вождение более предсказуемым и безопасным для всех участников дорожного движения.
В 2015 году Мичиганский университет открыл M-City, первую в мире контролируемую среду для тестирования подключенных и автоматизированных технологий вождения. M-City — это возможность для автопроизводителей и поставщиков технологий исследовать технологии подключенных автомобилей, включая V2V и автономное вождение. Verizon инвестировала в M-City как часть 15 компаний «лидерского круга», занимающихся продвижением технологических инноваций в автомобильной промышленности.
В 2016 году Министерство транспорта США объявило об Уведомлении о предлагаемом нормотворчестве (NPRM), которое требует обязательного использования систем V2V во всех новых автомобилях.Кроме того, Национальная администрация безопасности дорожного движения (NHTSA) занимается продвижением спасительного потенциала связи V2V.
Автомобиль-инфраструктура (V2I)
V2I, или технология «транспортное средство-инфраструктура», собирает данные, такие как пробки на дорогах, рекомендации по погоде, уровни просвета моста, состояние светофора, а затем передает их по беспроводной сети, чтобы информировать водителей об условиях, о которых им необходимо знать, что помогает в безопасности. Интеллектуальные светофоры на основе V2I помогают водителям лучше понимать условия движения, помогая точно оценить время прибытия, что может улучшить общение между водителями и клиентами.
V2I является частью программы Intelligent Transportation Systems (ITS), которая была разработана для содействия внедрению технологий в Министерстве транспорта США (DOT). Будущее V2I может привести к более совершенным системам помощи водителю, таким как интеллектуальная парковка и автономные транспортные средства, которые могут улучшить будущее городское планирование полос движения, парковок и многого другого.
Найдите подходящее решение для своего бизнеса с помощью нашего бесплатного Руководства покупателя по управлению парком техники.
Транспортное средство для всего (V2X)
V2X, также известный как транспортное средство для всего, включает в себя как технологии V2V, так и V2I.Технология V2X делает каждый автомобиль на дороге умнее и безопаснее, предоставляя ему возможность «общаться» с дорожной системой, включая другие автомобили и инфраструктуру. V2X может уведомлять водителей об опасных погодных условиях, авариях и пробках поблизости, а также о других опасных действиях, происходящих на близком расстоянии. V2X передает большую часть информации, доступной нам как людям, непосредственно в автомобиль или грузовик, сокращая время реакции, которое требуется водителю. V2X также упрощает процесс вождения, автоматизируя оплату дорожных сборов и парковки.
V2X — это будущее автономного вождения, но рынку V2X еще предстоит пройти долгий путь. Подобно технологиям V2I и V2V, технология V2X будет наиболее эффективной, когда каждый грузовик, автобус, автомобиль, мотоцикл и даже велосипед будет стандартно оснащен этой технологией подключенного транспортного средства.
Другие типы подключенных транспортных средств
V2V, V2I и V2X в наши дни вызывают много шума, когда речь заходит о технологиях подключенных автомобилей, но существует множество других инноваций, которые уже используются или находятся в процессе разработки, в том числе:
- Vehicle-to-Network (V2N) — обеспечивает связь между автомобилями по беспроводным сетям, таким как LTE.
- Vehicle-to-Grid (V2G) — технология V2G все еще находится в стадии разработки, но сосредоточена на идее использования аккумуляторов в электромобилях и грузовиках в качестве источника питания в электрической сети на основе запросов на электроэнергию в реальном времени.
- Brain-to-Vehicle (B2V) — B2V — это технология, представленная Nissan, которая соединяет мозг водителя с его автомобилем; в настоящее время не используется. Эта технология может радикально изменить будущее вождения и безопасности в целом.
- Platooning — эта технология позволит объединить два или более грузовика в караван, чтобы снизить расход топлива и выбросы CO2, повысить безопасность за счет автоматического торможения и повысить эффективность.
Каковы преимущества технологии подключенного автомобиля?
Некоторые из преимуществ большего количества подключенных автомобилей включают доступ к исчерпывающей информации, которая может помочь бизнесу:
- Лучше обслуживать своих клиентов
- Повышение эффективности и производительности
- Пропаганда более безопасных привычек для рабочих и водителей
- Управление надежным возвратом активов и транспортных средств
Правильная технология может помочь расширить функциональные возможности телематики, помогая водителям оптимизировать свои маршруты, чтобы они проезжали меньше миль и обслуживали больше клиентов за одну смену, помогая повысить как удовлетворенность клиентов, так и прибыль. Узнайте больше о том, как одна компания получила конкурентное преимущество и улучшила отношения с клиентами, увеличив точность времени прибытия.
Кроме того, данные, полученные с платформы, могут помочь выявить возможности для улучшения поведения водителей, предвидеть поломки и управлять графиками технического обслуживания для увеличения времени безотказной работы агрегата. Программное обеспечение также отслеживает соблюдение водителями часов работы (HOS) в электронном виде, позволяя им получать оплату в момент доставки груза или оказания услуги.
Поскольку технологии продолжают трансформировать способы работы и взаимодействия компаний с потребителями и подключенными к Интернету автомобилями, можно с уверенностью сказать, что недальновидный подход, ориентированный на удовлетворение неотложных потребностей с минимальными инвестициями, может дать хорошие краткосрочные результаты, но может сделать вас уязвимым, потеряв бизнес в пользу конкурентов с более комплексные стратегии цифровой трансформации.
Будущее технологий подключенных автомобилей
Как будут выглядеть технологии подключенных автомобилей в будущем? Для потребителей это может быть самоуправляемый автомобиль, который безопасно доставит их к месту назначения без водителя.Для предприятий это может означать беспилотные грузовики, но опасения по поводу кибератак.
Опасения по поводу безопасности и конфиденциальности технологий подключенных автомобилей в настоящее время обсуждаются и прорабатываются на нескольких уровнях — от частных технологических компаний до государственных учреждений. Постоянно меняющиеся потребности в соблюдении нормативных требований вызывают вопросы, а также вопросы страхования и ответственности в случае несчастных случаев. Узнайте больше о будущем технологии подключенных автомобилей.
Связь между транспортными средствами | НАБДД
Связь между транспортными средствами (V2V) позволяет транспортным средствам обмениваться по беспроводной связи информацией об их скорости, местонахождении и направлении. Технология, лежащая в основе связи V2V, позволяет транспортным средствам передавать и получать всенаправленные сообщения (до 10 раз в секунду), создавая 360-градусную «осведомленность» о других транспортных средствах в непосредственной близости. Транспортные средства, оснащенные соответствующим программным обеспечением (или приложениями для обеспечения безопасности), могут использовать сообщения от окружающих транспортных средств для определения потенциальных угроз аварии по мере их развития. Затем технология может использовать визуальные, тактильные и звуковые оповещения или их комбинацию для предупреждения водителей. Эти предупреждения позволяют водителям принять меры, чтобы избежать аварий.
Эти коммуникационные сообщения V2V имеют дальность действия более 300 метров и могут обнаруживать опасности, скрытые из-за дорожного движения, местности или погоды. Связь V2V расширяет и совершенствует существующие в настоящее время системы предотвращения столкновений, которые используют радары и камеры для обнаружения угроз столкновения. Эта новая технология не просто помогает водителям пережить аварию — она помогает им вообще избежать аварии.
Транспортные средства, которые могут использовать коммуникационную технологию V2V, варьируются от легковых и грузовых автомобилей до автобусов и мотоциклов.Даже велосипеды и пешеходы могут однажды использовать коммуникационную технологию V2V, чтобы улучшить их видимость для автомобилистов. Кроме того, передаваемая информация о транспортном средстве не идентифицирует водителя или транспортное средство, а технические средства контроля позволяют предотвратить отслеживание транспортного средства и вмешательство в систему.
Технология связи V2V может повысить эффективность систем безопасности транспортных средств и помочь спасти жизни. По оценкам полиции, в 2019 году было зарегистрировано 6,8 миллиона аварий, в результате которых погибло 36 096 человек и примерно 2 человека.7 миллионов человек получили ранения. Технологии подключенных транспортных средств предоставят водителям инструменты, необходимые им для прогнозирования потенциальных аварий, и значительно сократят число ежегодно теряемых жизней.
V2X: основы технологии подключенных транспортных средств
По мере того, как весь мир движется к подключению и обмену данными, автомобильная промышленность не является исключением. Благодаря подключению транспортных средств современные автомобили могут легко обмениваться информацией с другими транспортными средствами (V2V), устройствами (V2D) и инфраструктурой (V2I).Имея многолетний опыт в области подключенных автомобилей, Intellias здесь, чтобы дать вам подробный взгляд на топологию систем связи и то, что это действительно означает для будущего автономного вождения.
ТЕХНИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ПОДКЛЮЧЕННОМ ВОЖДЕНИИ
Как компании уровня 1 могут процветать во время технологического сбоя
Скачать сейчасЧто такое технология подключенного автомобиля?
По данным Statista, количество подключенных автомобилей составит $357.3 миллиона к 2020 году.
Парк подключенных автомобилей
Источник: Статистика
Ведущие производители автомобилей объединились, чтобы обеспечить связанное будущее автомобилестроения. Audi, BMW, Ford, Volvo, Tesla и General Motors — это лишь некоторые из OEM-производителей, активно занимающихся разработкой подключенных автомобилей.
Опрос Фоули и Ларднера показывает, что автопроизводители рассматривают автомобили с подключением к Интернету как основное направление деятельности своих компаний.
Компании, которые согласны с тем, что разработка подключенных автомобилей является их основным направлением деятельности
Источник: исследование «Подключенные автомобили и автономные транспортные средства», 2017 г.
Терминология в этом пространстве еще не стабилизирована, поэтому производители часто придерживаются собственного пространства имен, которое трудно понять. Однако существенное разделение можно сделать по каналу и цели обмена данными. Все автомобильные коммуникационные технологии реализуются через защищенные автомобильные одноранговые сети (VANET).
Автомобили обмениваются информацией с другими объектами либо с использованием выделенной связи ближнего действия (DSRC), VANET средней дальности или сотовой технологии, либо VANET дальнего действия. Это основные каналы, в которых доминируют стандарты WLAN IEEE 802.11, IEEE 802.3bw™-2015 100BASE-T1, 3/4/5G LTE, но основное отличие автомобильных систем связи заключается в их агентах и функциях.
Что означает V2…?
На сегодняшний день существует как минимум шесть основных типов агентов подключения, необходимых для автономного вождения (AD):
Давайте посмотрим, как автономное вождение будет использовать эти технологии и каковы будущие возможности для общества и автомобильной промышленности.
V2V и V2N: «автомобиль-автомобиль» и «автомобиль-сеть»
Технология связи V2V&N обеспечивает подключение автомобилей к облачным сервисам и сотовой инфраструктуре. Используя V2N, автомобили обмениваются в режиме реального времени информацией о пробках, маршрутах и дорожной ситуации. Пакеты данных V2V могут содержать информацию о местоположении, направлении, скорости, состоянии торможения и положении рулевого колеса передающего транспортного средства. Эти глобальные и оперативные информационные блоки являются важным ядром для AD, позволяющим принимать надлежащие управляющие решения.
Поскольку технология V2V позволяет датчикам охватывать соседние автомобили, это более точная и энергоэффективная система, чем любая встроенная система объемного звучания. Если мы пойдем дальше, то придем к выводу, что AD — это не решение для перехода автономного транспортного средства из точки А в точку Б, а скорее сетевой протокол, который оптимизирует параметры трафика и позволяет всем пассажирам быстро и безопасно добраться до места назначения.
Беспроводное обновление — еще одна важная функция AD, предоставляемая V2N.Поскольку AD является жизненно важным приложением, необходимо иметь их в актуальном состоянии.
Узнайте, как Intellias разработала беспроводные обновления карт для подключенных автомобилей
Читать далееV2I: транспортное средство-инфраструктура
Технология V2I позволяет транспортным средствам взаимодействовать с дорожной инфраструктурой. Датчики V2I собирают информацию о трафике, светофоры сообщают о его состоянии, радарные устройства, камеры и другие дорожные сигналы работают как узлы обмена, чтобы максимизировать пропускную способность инфраструктуры.Даже объекты, перечисляющие дорожные знаки или дорожные барьеры, однажды могут стать «умными» и стать коммуникаторами V2I. Для AD эта информация имеет решающее значение, поскольку транспортное средство может полагаться на данные о стационарных объектах, которые специализируются на определенных дорожных событиях. Транспортные средства, приближающиеся к рабочей зоне, могут быть уведомлены и снизят скорость. Парковки могут объявить о своей доступности в тот момент, когда предыдущий житель покинул место.
Кроме того, с помощью V2I автомобили могут собирать данные о транспортном потоке и помогать водителям выбирать лучший маршрут.А благодаря обновлению трафика в режиме реального времени технология связи транспортного средства с инфраструктурой снижает расход топлива.
С предварительной фильтрацией V2I и AD можно увеличить плотность трафика (автомобили будут двигаться ближе друг к другу и оставлять меньший просвет в стороне), что в четыре раза увеличит текущую пропускную способность инфраструктуры, удерживая дорожно-транспортные происшествия на нулевом уровне и увеличивая скорость движения.
V2P: Автомобиль-пешеход
Всемирная организация здравоохранения сообщает, что каждый год в дорожно-транспортных происшествиях во всем мире погибает около 270 000 пешеходов.Технология «транспортное средство-пешеход» может изменить эту разрушительную статистику к лучшему.
Благодаря технологии V2P в смартфонах и носимых устройствах пешеходы могут обмениваться данными с автомобилями. Наряду с передачей информации о местоположении устройства пешеходов также могут предупреждать водителей, если, например, им нужно больше времени, чтобы перейти дорогу. Эта технология защитит одних из самых уязвимых людей на дорогах — пожилых людей и детей.
Разработка программного обеспечения для подключенных автомобилей
Расширьте свои автомобильные предложения с помощью услуг и решений по подключению
Выучить большеV2X: автомобиль для всего
Связь автомобиля со всем позволяет автомобилю собирать информацию и обмениваться ею со всеми объектами окружающей среды, которые влияют на него.Примечательно, что технология V2X сочетает в себе все остальные виды автомобильной связи. Таким образом, технология связи «автомобиль со всеми» показывает наиболее точную информацию об окружении автомобиля. С V2X система ADAS получает информацию обо всем, что может произойти в дороге.
Министерство транспорта США заявляет, что в совокупности связь V2V и V2I может снизить количество аварий без повреждений на 80%.
По сравнению с лидаром, датчики V2X имеют больший радиус действия и возможности обзора сквозь объекты и за углом.
ТехнологияV2X сочетает в себе все преимущества подключенного автомобиля. Это повышает безопасность дорожного движения и мобильность, а также улучшает транспортный поток. В довершение всего, технология V2X помогает управлять источниками энергии и не наносит вреда окружающей среде.
Узнайте, как мы разработали инновационное приложение HMI, чтобы вывести обслуживание клиентов на совместном использовании автомобилей на новый уровень
Читать далееАвтономный автомобиль — это подключенный автомобиль
Подведем итоги: связь — это то, что делает автономные автомобили возможными.Текущая разработка направлена на то, чтобы беспилотные автомобили работали без V2x, но именно это может раскрыть истинный потенциал ADAS: стать настоящим социальным, экономическим и транспортным прорывом.
Данные в режиме реального времени обеспечивают множество преимуществ для беспилотных транспортных средств. Технологии подключенных транспортных средств позволяют автомобилям исключить человеческий фактор. Благодаря полной 360-градусной осведомленности за пределами прямой видимости технология подключенных транспортных средств получает больше данных об окружающей среде, чем любой человек может понять. Другими словами, беспилотные автомобили лучше информированы и безопаснее.
Будущие транспортные средства станут средством связи, а не средством передвижения. Мы будем использовать наши автомобили как третье место после дома и офиса. Наступление эры подключений потребует большого количества программного обеспечения для реализации новых вариантов использования и поддержки бизнес-моделей, которые в настоящее время трудно себе представить. Тем не менее, этот переход к программному обеспечению автомобиля создаст новый набор проблем (таких как безопасная мобильность — предотвращение атак), которые необходимо решить.
Intellias уже много лет увлеченно работает с технологиями подключенных автомобилей. Не стесняйтесь звонить по телефону , свяжитесь с нами по телефону , чтобы узнать, как мы можем помочь вам предоставить первоклассные программные решения для подключенных автомобилей.
Ваша подписка подтверждена.
Спасибо, что вы с нами.
V2V: Что такое связь между транспортными средствами и как она работает?
Этот сайт может получать партнерские комиссионные от ссылок на этой странице. Условия эксплуатации. Связь между транспортными средствами на этой неделе стала еще на один шаг ближе к реальности благодаря планам администрации Обамы по продвижению технологии вперед.В объявлении от 3 февраля указывается, что набор предлагаемых правил будет объявлен для комментариев к моменту ухода этой администрации в 2017 году с надеждой, что примерно в 2020 году автомобили будут общаться друг с другом и предупреждать водителей об опасностях на дороге впереди. То, что произошло на этой неделе, было планом Национальной администрации безопасности дорожного движения.
Проще говоря, системы V2V первого поколения предупреждали водителя, но не брали управление автомобилем на себя. Более поздние реализации будут улучшать торможение или объезжать препятствия и в конечном итоге сливаться с беспилотными автомобилями.Вот наше краткое изложение технологий V2V и некоторых последствий…
Что такое V2V?
Связь между транспортными средствами (V2V) представляет собой беспроводную сеть, в которой автомобили отправляют друг другу сообщения с информацией о том, что они делают. Эти данные будут включать скорость, местоположение, направление движения, торможение и потерю устойчивости. В технологии «автомобиль-автомобиль» используется выделенная связь ближнего действия (DSRC) — стандарт, установленный такими органами, как FCC и ISO.Иногда его описывают как сеть WiFi, потому что одна из возможных частот — 5,9 ГГц, которая используется WiFi, но правильнее сказать «похожая на WiFi». Диапазон составляет до 300 метров или 1000 футов или около 10 секунд на скорости шоссе (а не 3 секунды, как говорится в некоторых отчетах).
V2V будет ячеистой сетью, что означает, что каждый узел (автомобиль, интеллектуальный сигнал светофора и т. д.) может отправлять, захватывать и ретранслировать сигналы. От 5 до 10 прыжков в сети будут собирать условия трафика на милю вперед. Этого времени достаточно, чтобы даже самый рассеянный водитель снял ногу с газа.
На первых автомобилях предупреждения V2V могли приходить водителю в качестве предупреждения, например, в виде мигающего красного света на приборной панели или желтого, а затем красного предупреждения об эскалации проблемы. Это может указывать направление угрозы. На данный момент все это плавно, поскольку V2V по-прежнему является концепцией с несколькими тысячами рабочих прототипов или модернизированных тестовых автомобилей. Большинство прототипов продвинулись до стадии, когда автомобили тормозят, а иногда и объезжают опасности. Почему? Законодателю или журналисту интереснее видеть останавливающуюся или сворачивающую машину, а не машину с мигалкой.
Сигналы светофора или другие стационарные устройства называются V2I, или от транспортного средства к инфраструктуре. Часто их просто объединяют в зонтик V2V, чтобы избежать слишком большого количества TLA (трехбуквенных аббревиатур). У некоторых автопроизводителей есть свои условия для V2V, такие как Car-to-X, которые охватывают другие автомобили и инфраструктуру. Существует также толчок к термину «интернет автомобилей», обыгрывающему «интернет вещей», а также к более широкому термину «подключенный автомобиль», который также охватывает телематику, и популярному в прессе термину «говорящая машина».Кажется, фраза V2V побеждает.
Следующая страница: Не самоуправляемый автомобиль… пока
Консалтинг по управлению медицинской практикой V2V
«Знание того, что пришло время изменить вашу нынешнюю реальность, — это первый шаг к трансформации. Когда мы связались с V2V, нашей целью было обновить нашу сеть клиник во всех аспектах; интеграция, структура, финансовый контроль и лидерство.
Стивен Д. Фебус — Главный финансовый директор, Региональная больница Пуллмана
«Знание того, что пришло время изменить вашу нынешнюю реальность, — это первый шаг к трансформации. Когда мы связались с V2V, нашей целью было обновить нашу сеть клиник во всех аспектах; интеграция, структура, финансовый контроль и лидерство.Мишель и ее команда в V2V помогли нам разработать четкий план. В трансформационном менеджменте можно услышать, что Качество, умноженное на Принятие, равно Результату (Q*A = R). Наряду с качеством рекомендаций, V2V усердно работала над получением отзывов и одобрением со стороны поставщиков и персонала.
Стивен Д. Фебус — Главный финансовый директор, Региональная больница Пуллмана
«Мишель Вир, CMPE, работала с нашей программой неотложной помощи в течение года, обеспечивая временное финансовое управление в критический момент для нашего районного больничного агентства.Ее образцовая работа включала разработку бюджета и инструментов, изменение нашей финансовой отчетности и анализ вознаграждения для всех должностей EMS. Она помогла обеспечить важнейшую ответственность за наши внутренние системы учета, поддержку переговоров по контракту и оптимизацию наших внутренних процессов и структур отчетности. Я очень рекомендую ее рабочий продукт и высоко ценю ее проницательность и трудовую этику».Дж. Майкл Эдвардс, DDS, MD, FACS — Комиссар, округ № 1 государственной больницы округа Сан-Хуан. Остров Сан-Хуан EMS и MedEvac
«Знание того, что пришло время изменить вашу нынешнюю реальность, — это первый шаг к трансформации.
Стивен Д. Фебус — Главный финансовый директор, Региональная больница Пуллмана
«С волнением и энтузиазмом я объявляю о переходе от Wier Management Solutions к V2V Management Solutions. Для меня большая честь сотрудничать с некоторыми из лучших в отрасли «трансформаторов», которые помогут нашим клиентам реализовать и повысить ценность своих организаций».Мишель Вир – Президент, Wier Management Solutions, Inc.
«Знание того, что пришло время изменить вашу нынешнюю реальность, — это первый шаг к трансформации.
Стивен Д. Фебус — Главный финансовый директор, Региональная больница Пуллмана
«Знание того, что пришло время изменить вашу нынешнюю реальность, — это первый шаг к трансформации. Когда мы связались с V2V, нашей целью было обновить нашу сеть клиник во всех аспектах; интеграция, структура, финансовый контроль и лидерство. Мишель и ее команда в V2V помогли нам разработать четкий план. В трансформационном менеджменте можно услышать, что Качество, умноженное на Принятие, равно Результату (Q*A = R).
Стивен Д. Фебус — Главный финансовый директор, Региональная больница Пуллмана
«Знание того, что пришло время изменить вашу нынешнюю реальность, — это первый шаг к трансформации. Когда мы связались с V2V, нашей целью было обновить нашу сеть клиник во всех аспектах; интеграция, структура, финансовый контроль и лидерство. Мишель и ее команда в V2V помогли нам разработать четкий план.В трансформационном менеджменте можно услышать, что Качество, умноженное на Принятие, равно Результату (Q*A = R). Наряду с качеством рекомендаций, V2V усердно работала над получением отзывов и одобрением со стороны поставщиков и персонала. Я считаю, что именно это обеспечит долгосрочный и устойчивый успех наших клиник в очень неопределенное время». Стивен Д. Фебус
— Главный финансовый директор,
Региональная больница Пуллмана
Бумажные таблицы с аннотированными результатами для HandVoxNet: Глубокая сеть на основе вокселей для трехмерной оценки формы и позы руки на основе единой карты глубины
Руководство по считыванию
Что это за страница? На этой странице слева показаны таблицы, извлеченные из документов arXiv.Он показывает извлеченные результаты с правой стороны, которые соответствуют таксономии Papers With Code.
Какие цветные прямоугольники справа? Здесь показаны результаты, извлеченные из бумаги и связанные с таблицами с левой стороны. Результат состоит из значения метрики, имени модели, имени набора данных и имени задачи.
Что означают цвета? Зеленый означает, что результат одобрен и показан на сайте. Желтый – это результат, который вы
добавили, но еще не сохранили.Синий — это ссылочный результат, полученный из другой статьи.
Откуда берутся предлагаемые результаты? У нас есть модель машинного обучения, работающая в фоновом режиме, которая делает предложения на бумаге.
Откуда берутся упомянутые результаты? Если мы находим в таблице результаты, на которые ссылаются другие статьи, мы показываем проанализированное поле ссылок, которое редакторы могут использовать для аннотирования, чтобы получить эти дополнительные результаты из других статей.
Руководство для редактора
Первый раз редактирую и боюсь ошибиться.Помощь! Не волнуйся! Если вы сделаете ошибки, мы можем исправить их: все версии! Так что просто сообщите нам на канале Slack, если вы случайно что-то удалили (и так далее) — это вообще не проблема, так что просто дерзайте!
Как добавить новый результат из таблицы? Щелкните ячейку в таблице слева, откуда берется результат. Затем выберите одно из топ-5 предложений. Вы можете вручную отредактировать неправильные или отсутствующие поля. Затем выберите задачу, набор данных и название метрики из таксономии Papers With Code.Вы должны проверить, существует ли эталонный тест, чтобы предотвратить дублирование; если он не существует, вы можете создать новый набор данных. Например. ImageNet по классификации изображений уже существует с показателями Top 1 Accuracy и Top 5 Accuracy.
Каковы соглашения об именах моделей? Название модели должно быть простым, как указано в документе. Обратите внимание, что для выделения деталей можно использовать круглые скобки, например: BERT Large (12 слоев), FoveaBox (ResNeXt-101), EfficientNet-B7 (NoisyStudent).
Другие советы и рекомендации
- Если для введенной вами пары набор данных/задача уже существует контрольный показатель, вы увидите ссылку.
- Если эталон не существует, появится значок «новый», указывающий на новую таблицу лидеров.
- Если вам повезет, Cmd+щелкните ячейку в таблице, чтобы автоматически получить первый результат.
- При редактировании нескольких результатов из одной таблицы можно нажать кнопку «Изменить все», чтобы скопировать текущее значение во все остальные записи из этой таблицы.
Как добавить ссылочные результаты? Если в таблице есть ссылки, вы можете использовать функцию разбора ссылок, чтобы получить больше результатов из других документов. Во-первых, вам понадобится хотя бы одна запись в ячейке с результатами (см. пример на изображении ниже). Затем нажмите кнопку «Анализ ссылок», чтобы связать ссылки с документами в PapersWithCode и аннотировать результаты. Ниже вы можете увидеть пример.
Сравнительная таблица взята из документа Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification . (Howard and Ruder, 2018) с проанализированными ссылками.Как сохранить изменения? Когда вы будете довольны внесенными изменениями, нажмите «Сохранить», и предлагаемые изменения станут зелеными!
(PDF) Контрольное и сравнительное исследование распознавания лиц на основе видео в базе данных лиц COX
5980 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 24, НЕТ. 12, ДЕКАБРЬ 2015 г.
[38] П. Винсент и Ю. Бенджио, «K-локальная гиперплоскость и выпуклое расстояние
алгоритмов ближайших соседей», в Proc. Доп. Нейронная инф. Процесс.систем,
2001, стр. 985–992.
[39] Х. Чевикальп, Б. Триггс, Р. Поликар, Методы ближайших гипердисков для многомерной классификации
, Proc. Междунар. конф. Мах. Учись., 2008,
doi: 10.1145/13 .13
.[40] П. Чжу, Л. Чжан, В. Цзо и Д. Чжан, «От точки к набору: расширение изучения
показателей расстояния», в Proc. Междунар. конф. вычисл. Висконсин, декабрь 2013 г.,
, стр. 2664–2671.
[41] P. C. Mahalanobis, “Об обобщенном расстоянии в статистике”, Proc.
Нац. Инст. науч. Индия, том. 2, нет. 1, pp. 49–55, 1936.
[42] K. Fukui and O. Yamaguchi, «Распознавание лиц с использованием шаблонов с несколькими точками обзора
для зрения робота», в Proc. Междунар. Симп. Робот. рез., 2003,
, стр. 192–201.
[43] М. Т. Харанди, К. Сандерсон, С. Ширази и Б. К. Ловелл, «График
, включающий дискриминантный анализ на грассмановых многообразиях для
улучшенного сопоставления наборов изображений», в Proc. Конф. IEEE. вычисл. Вис. Шаблон
Распознать., июнь 2011 г., стр. 2705–2712.
[44] R. Wang и X. Chen, «Многообразный дискриминантный анализ», в Proc. IEEE
Конф. вычисл. Вис. Распознавание образов., июнь 2009 г., стр. 429–436.
[45] Z. Cui, S. Shan, H. Zhang, S. Lao и X. Chen, «Изображение устанавливает выравнивание
для распознавания лиц на основе видео», в Proc. Конф. IEEE. вычисл. Вис.
Pattern Recog., июнь 2012 г., стр. 2626–2633.
[46] Ю. Ху, А. С. Миан и Р. Оуэнс, «Разреженные аппроксимированные ближайшие точки
для классификации набора изображений», в Proc.Конф. IEEE. вычисл. Вис. Pattern
Recogniz., июнь 2011 г., стр. 121–128.
[47] М. Ян, П. Чжу, Л. Ван Гул и Л. Чжан, «Распознавание лиц на основе
на упорядоченных ближайших точках между наборами изображений», в Proc. Международный IEEE.
Конф. автомат. Распознавание жестов лица, апрель 2013 г., стр. 1–7.
[48] П. Чжу, В. Цзо, Л. Чжан, С. К.-К. Шиу и Д. Чжан, «Совместное представление на основе набора изображений
для распознавания лиц», IEEE Trans. Инф.
Криминалистическая безопасность, том.9, нет. 7, pp. 1120–1132, июль 2014 г.
[49] Шахнарович Г., Фишер Дж. В., Даррелл Т. Распознавание лиц
по многолетним наблюдениям // Proc. Евро. конф. вычисл. Вис., 2002,
стр. 851–865.
[50] О. Аранджелович, Г. Шахнарович, Дж. Фишер, Р. Чиполла и Т. Даррелл,
«Распознавание лиц с помощью наборов изображений с использованием многообразной дивергенции плотности»,
в Proc. Конф. IEEE. вычисл. Вис. Распознавание образов, июнь 2005 г.,
, стр. 581–588.
[51] Р. Вемулапалли, Дж. К. Пиллаи и Р. Челлаппа, «Обучение ядра для
внешней классификации многообразных функций», в Proc. Конф. IEEE.
Вычисл. Вис. Распознавание образов. , июнь 2013 г., стр. 1782–1789.
[52] J. Lu, G. Wang и P. Moulin, «Классификация наборов изображений с использованием целостных
функций множественной статистики порядка и локализованного многоядерного метрического
обучения», в Proc. Конф. IEEE. Междунар. конф. вычисл. Вис., декабрь 2013 г.,
с.329–336.
[53] Б. К. Гунтурк, А. У. Батур, Ю. Алтунбасак, М. Х. Хейс и
Р. М. Мерсеро, «Сверхразрешение в области собственных лиц для распознавания лиц», IEEE Trans. Процесс изображения., том. 12, нет. 5, pp. 597–606,
May 2003.
[54] O. Arandjelovic и R. Cipolla, «Многообразный подход к распознаванию лиц из видео низкого качества при освещении и позе с использованием неявного
сверхвысокого разрешения», в Proc. Междунар. конф. вычисл.Вис., 2007. С. 1–8.
[55] У. Парк и А. К. Джайн, «Распознавание лиц на основе 3D-моделей в видео», в
Proc. Междунар. конф. Биометрия, 2007, стр. 1085–1094.
[56] Д. Томас, К. В. Бойер и П. Дж. Флинн, «Многофакторный подход
к повышению эффективности распознавания в видео с качеством наблюдения»,
в Proc. Конф. IEEE. Биометрия, Теория, Прил. сист., сент./окт. 2008,
стр. 1–7.
[57] X. Liu и T. Chen, «Мозаика лица для надежного распознавания позы на основе видео
», в Proc.Азиатская конф. вычисл. Вис., 2007, стр. 662–671.
[58] Ю. Чжан и А. М. Мартинес, «Взвешенный вероятностный подход к
распознаванию лиц из нескольких изображений и видеопоследовательностей», Image Vis.
Вычисл., том. 24, нет. 6, стр. 626–638, июнь 2006 г.
[59] J. Stallkamp, HK Ekenel и R. Stiefelhagen, «Распознавание лиц на основе видео
на реальных данных», в Proc. Междунар. конф. вычисл. Висконсин,
, октябрь 2007 г., стр. 1–8.
[60] Турк М.А. и А.П. Пентланд, «Распознавание лиц с использованием собственных лиц»,
в Proc. Конф. IEEE. вычисл. Вис. Распознавание образов, июнь 1991 г.,
, стр. 586–591.
[61] Б. Могаддам и А. Пентланд, «Вероятностное визуальное обучение для представления объекта
», IEEE Trans. Анальный узор. Мах. Интел., том. 19, нет. 7,
, стр. 696–710, июль 1997 г.
[62] X. Wang and X. Tang, «Линейный дискриминантный анализ с двойным пространством для распознавания лиц
», в Proc. Конф. IEEE.вычисл. Вис. Распознавание образов,
июнь/июль. 2004, стр. 564–569.
[63] Х. Хотеллинг, Отношения между двумя наборами переменных, Биометрика,
, т. 1, с. 28, вып. 3–4, pp. 312–377, 1936.
[64] MT Harandi, M. Salzmann, S. Jayasumana, R. Hartley, and H. Li,
«Расширение семейства грассмановых ядер: вложение —
перспектива», в проц. Евро. конф. вычисл. Вис., 2014. С. 408–423.
[65] В. Арсиньи, П. Филлард, X. Пеннек и Н.Аяче, «Быстрые и простые вычисления
тензоров с логарифмическими евклидовыми метриками», French Inst. Рез.
Вычисл. науч. Автомат., Роккенкур, Франция, Тех. Rep. RR-5584, 2005.
[66] X. Pennec, P. Fillard и N. Ayache, «Риманова структура для
тензорных вычислений», Int. Дж. Вычисл. Вис., т. 2, с. 66, нет. 1, pp. 41–66,
Jan. 2006.
[67] S. Jayasumana, R. Hartley, M. Salzmann, H. Li, and MT Harandi,
«Ядерные методы на римановом многообразии симметричных положительные
определенные матрицы», в Proc.Конф. IEEE. вычисл. Вис. Распознавание образов,
, июнь 2013 г., стр. 73–80.
[68] V. Arsigny, P. Fillard, X. Pennec и N. Ayache, «Средние геометрические в
новой структуре векторного пространства на симметричных положительно определенных матрицах»,
SIAM J. Matrix Anal. Заявл., том. 29, нет. 1, стр. 328–347, 2007.
[69] В. Фёрстнер и Б. Мунен. (2003). Метрика для ковариационных матриц —
кесс. Геодезия — вызов 3-го тысячелетия, стр. 299–309.
[Онлайн].Доступно: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-
05296-9_31
Zhiwu Huang (S’13) получил степень B. S. степень в области компьютерных наук и технологий
Университета Хуацяо
, Цюаньчжоу, Китай, в 2007 г.,
M.S. степень в области компьютерного программного обеспечения и теории от
Сямэньского университета, Сямэнь, Китай, в 2010 году, и
Ph.D. степень в области компьютерных наук и технологий
Института вычислительной техники,
Китайской академии наук, Пекин, Китай,
в 2015 году.
С 2015 года он является постдокторантом в Лаборатории компьютерного зрения
Швейцарского федерального технологического института
, Цюрих, Швейцария.
функция обучения с приложением к распознаванию лиц, извлечению лиц, распознаванию лиц
распознаванию выражений, распознаванию жестов, распознаванию действий и изображений
набор классификаций в компьютерном зрении.
Шигуан Шань (M’04–SM’15) получил
MS. степень в области компьютерных наук Харбинского технологического института
, Харбин, Китай, в 1999 г. ,
и степень доктора философии. степень в области компьютерных наук от
Института вычислительных технологий (ICT),
Китайской академии наук (CAS), Пекин,
Китай, в 2004 году. Он присоединился к ICT, CAS, в 2002 году,
, где он работал Профессор с 2010 года.
в настоящее время заместитель директора ключевой лаборатории
интеллектуальной обработки информации с CAS.
Он является автором более 200 статей в рецензируемых
журналах и трудах в области компьютерного зрения и распознавания образов
. Его исследовательские интересы охватывают компьютерное зрение, распознавание образов,
и машинное обучение. Особое внимание он уделяет
исследовательским темам, связанным с распознаванием лиц. В 2005 году он получил государственную научно-техническую награду Китая
Progress Awards за свою работу над технологиями распознавания лиц.
Он был региональным председателем на многих международных конференциях,
, включая ICCV’11, ICPR’12, ACCV’12, FG’13, ICPR’14 и ICASSP’14.
Он был сопредседателем семинара ACCV14 и сопредседателем веб-сайта
ICCV15. Он является помощником редактора IEEE T RANSACTIONS ON
IMAGE PROCESSING, Neurocomputing и журнала EURASIP по изображениям
и обработке видео.
Ruiping Wang (S’08–M’11) получил
B.S. степень в области прикладной математики Пекинского университета
Цзяотун, Пекин, Китай, в 2003 году, и степень доктора философии
. степень в области компьютерных наук Института вычислительных технологий
Китайской академии наук
(CAS), Пекин, 2010 г.
С 2010 по 2012 год он был постдокторантом кафедры автоматизации
Университета Цинхуа,
Пекин. Один год
работал научным сотрудником в Лаборатории компьютерного зрения
Института Advanced
Компьютерные исследования (UMIACS), Университет Мэриленда, Колледж-Парк, с
с 2010 по 2011 год. С 2012 года он работает в Институте вычислительных технологий,
CAS, где в настоящее время является доцентом.
Добавить комментарий