英國(guó)倫敦國(guó)王學(xué)院的研究學(xué)院最近的一次研究中，通過(guò)對(duì)比了超過(guò)8000張圖片檢測(cè)以后發(fā)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也會(huì)存在著一定的漏洞。有自動(dòng)駕駛功能的汽車(chē)所使用的是人工智能驅(qū)動(dòng)的行人檢測(cè)系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)室的圖片檢測(cè)以后發(fā)現(xiàn)行人檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)于兒童的檢測(cè)準(zhǔn)確率相比于成年人降低了16.67%，對(duì)于深色皮膚人群的檢測(cè)準(zhǔn)確率比淺色皮膚人群的檢測(cè)準(zhǔn)確率低了7.53%。在性別方面，行人檢測(cè)系統(tǒng)的誤差比較小，僅僅只有1.1%。
據(jù)了解該實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)所使用的是數(shù)據(jù)分析的方法，他們首先找到了當(dāng)前市面上最常見(jiàn)的行人專用探測(cè)系統(tǒng)，這也是當(dāng)前最主流自動(dòng)駕駛企業(yè)最常使用的信號(hào)，使用這些行人探測(cè)系統(tǒng)所收集到的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，其中包括在不同亮度、不同對(duì)比度、不同天氣情況下的實(shí)際場(chǎng)景，這些數(shù)據(jù)基本上都是由圖像組成。
實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)在4個(gè)真實(shí)場(chǎng)景中一共獲得了8311張圖片，在每一張圖片中都會(huì)有形形色色擺著不同姿勢(shì)的行人。研究團(tuán)隊(duì)為了能夠區(qū)分，還特意在每一張圖片中的行人做了特殊的標(biāo)記，據(jù)統(tǒng)計(jì)，一共有16070個(gè)性別標(biāo)簽，20115個(gè)年齡標(biāo)簽和3513個(gè)皮膚顏色的標(biāo)簽。最終團(tuán)隊(duì)使用行人檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)試在面對(duì)不同行人時(shí)所作出的反應(yīng)，尤其注意性別，年齡和膚色這三個(gè)因素。
最終實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)行人檢測(cè)器對(duì)于女性和男性行人的檢測(cè)失誤率比較相似，僅僅只相差1.1%，不過(guò)在年齡和膚色方面的準(zhǔn)確度相差較大，其中在年齡方面的差異度達(dá)到了19.67%，在膚色方面的差異度達(dá)到了7.52%。這也就意味著無(wú)人駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中很難以識(shí)別兒童和膚色較深的行人。