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为了解决德国道路上由于野生动物引发的交通事故问题，乌尔姆应用科技大学、海尔布隆应用科学大学以及工业合作伙伴共同创建了名为“SALUS”的解决方案。该解决方案利用雷达、光学相机、红外传感器和神经网络的组合，打造出一个能够区分行人、汽车、自行车骑行者、摩托车骑行者、鹿、狐狸和野猪等物体的机器学习系统。通过向汽车司机和其他道路使用者发出预警，该系统能够避免交通事故的发生。

为了实现这一目标，乌尔姆应用科技大学教授Hubert Mantz博士领导的团队开发了一种小型装置，可以在路边安装，用于探测危险并向车辆传递信号。对于没有安装报警系统的道路使用者，路灯将照向危险区域或发出警报。该解决方案的技术演示系统可以实时测量来自雷达、光学相机和红外相机的数据，并集成额外的传感器用于测量污染水平。

为了满足在德国各地公路旁安装这些设备的需求，这些设备需要具备低廉的价格和太阳能驱动的能力。由于农村地区的电力供应不足，太阳能驱动变得尤为重要。此外，智能交通基础设施的设备通信系统需要满足低功耗的要求，因此选择了能够达到40公里的长距离广域网络(LoRaWAN)作为首选通信技术。

该解决方案还利用神经网络进行机器学习开发，使系统能够区分骑自行车的人、汽车或鹿等物体。这使得系统能够预测物体的运动，增加了系统的预判能力和实时智能化，从而对即将到来的危险做出反应。

在该项目中，选择了Spectrum仪器的M2p.5926-x4型号PCIe数字化仪作为数据采集设备。该设备具有16位分辨率、4个差分通道和10MHz带宽，能够实时处理所需的数据。该设备的简便和直观的使用方式使团队能够将更多时间用于项目研究而无需不必要的编程。此外，Spectrum仪器的产品享受五年质保，无需担心维修和维护问题，这与其他公司只提供一年质保的情况相比，为团队节省了额外成本。

通过以上的解决方案，SALUS项目将为德国道路安全带来显著提升，减少由于野生动物引发的交通事故所造成的损失。