初雪天气如何安全驾驶

         11、12月是我国冷空气活动的频繁期,大风降温且雨雪相伴,刚下雪的时候路面会因为结冰变得非常湿滑,这种路况对于新手司机来说非常危险,下面我们就从起步、行车等五个方面来说说雪后开车应该注意什么。
  
1、起步慢抬离合缓加油
  如果在起步时出现车轮打滑的现象,可挂入比平时高一级的挡位,如小轿车可用二挡起步,货车空车时用三挡、重车时用二挡起步。
  
2、行车中保持低速平稳
  由于雪后路滑,车辆的制动距离会随着车速的提高而加大,所以控制车速和与前车保持较大的安全距离是冰雪路面行车的关键。
  
3、加速换挡转速应低于平常
  车辆起步后,在冰雪路面上提速时,车主可在略低于通常换挡时的发动机转速下换挡。当在加速过程中,车主感觉车轮与地面有打滑或是车身甩尾侧倾,方向把不准的时候,就应该松开一些油门甚至停止加速。在方向恢复控制后,再小角度地修正方向偏差。
  
4、冰面上禁止急打方向盘
  需要转向时要先减速,适当加大转弯半径并慢打方向盘,双手握住方向盘操作时要匀速缓和,否则就会发生侧滑。
  
5、行驶集中注意力
  冰雪路面行驶更需要驾驶员集中注意力,提高警惕,既要防止自己的车辆不打滑,也要防止别的车辆或行人打滑与自己的车辆碰撞,而且冬季人们的动作灵敏度要比正常气温更低,这些都需要驾驶员时刻提高注意力,缩短面对突发事件的反应时间。
  来源:122交通网
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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