英國倫敦國王學院的研究學院最近的一次研究中，通過對比了超過8000張圖片檢測以后發(fā)現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)也會存在著一定的漏洞。有自動駕駛功能的汽車所使用的是人工智能驅(qū)動的行人檢測系統(tǒng)，經(jīng)過實驗室的圖片檢測以后發(fā)現(xiàn)行人檢測系統(tǒng)對于兒童的檢測準確率相比于成年人降低了16.67%，對于深色皮膚人群的檢測準確率比淺色皮膚人群的檢測準確率低了7.53%。在性別方面，行人檢測系統(tǒng)的誤差比較小，僅僅只有1.1%。
據(jù)了解該實驗團隊所使用的是數(shù)據(jù)分析的方法，他們首先找到了當前市面上最常見的行人專用探測系統(tǒng)，這也是當前最主流自動駕駛企業(yè)最常使用的信號，使用這些行人探測系統(tǒng)所收集到的真實場景數(shù)據(jù)，其中包括在不同亮度、不同對比度、不同天氣情況下的實際場景，這些數(shù)據(jù)基本上都是由圖像組成。
實驗團隊在4個真實場景中一共獲得了8311張圖片，在每一張圖片中都會有形形色色擺著不同姿勢的行人。研究團隊為了能夠區(qū)分，還特意在每一張圖片中的行人做了特殊的標記，據(jù)統(tǒng)計，一共有16070個性別標簽，20115個年齡標簽和3513個皮膚顏色的標簽。最終團隊使用行人檢測系統(tǒng)測試在面對不同行人時所作出的反應，尤其注意性別，年齡和膚色這三個因素。
最終實驗團隊發(fā)現(xiàn)行人檢測器對于女性和男性行人的檢測失誤率比較相似，僅僅只相差1.1%，不過在年齡和膚色方面的準確度相差較大，其中在年齡方面的差異度達到了19.67%，在膚色方面的差異度達到了7.52%。這也就意味著無人駕駛汽車在行駛過程中很難以識別兒童和膚色較深的行人。