最近,北京大学、伦敦国王学院、伦敦大学联合项目小组,针对汽车自动驾驶系统作出了一项令人震惊的研究。
他们发现,目前市面上车企常规使用的8种行人专用探测系统,在不同亮度、不同对比度、不同天气情况进行了多场景测试对比分析,结果显示,自动驾驶系统对深肤色人群、儿童的检测准确率大幅下降,这意味着这些人群在自动驾驶汽车附近更容易遭遇危险。
该研究团队经过四个不同的场景测试得到8311张图片信息,然后根据图片中的行人姿势、性别、身材、年龄等不同特征添加相应的标签,其中性别标签16070个、年龄标签20115个、肤色标签3513个,然后根据自动驾驶系统检测结果判断系统的检测准确率。
研究结果发现,不同年龄的人失检率高达19.67%,不同肤色的人失检率达7.52%。其中儿童失检率远大于成年人(儿童白天失检率22.05%,夜晚失检率26.62%);深色皮肤的人失检率远大于浅色皮肤的人(深色皮肤的人白天失检率7.14%,晚上失检率9.68%)。
研究报告称,之所以会存在这些差异,主要原因还是汽车自动驾驶系统的技术不到位,目前市面上的车型主要利用摄像头、激光雷达及相关传感器对路面及行人进行感知。但目前相关系统很容易受到极端天气、环境光线、人物背景画面等因素的影响,导致判断出现错误。
该研究团队表示,他们希望通过这项研究,能够引起车企和政府的重视,促进自动驾驶技术的改进和完善,提高行人安全保障。他们建议车企在开发和测试自动驾驶系统时,应该考虑更多的场景和多样性,避免出现歧视和偏见。
可以看出的是自动驾驶汽车在现阶段来说还存在较大的进步空间,车企们应更加慎重。
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