暴力行为预测技术——自动驾驶破局关键

界之前的出事情景极其地精细丰富，并不相同的出事情景（高速，交叉路口，内层岛等），无论是柏油路骨架，还是出事种系统都存在不小的相似之处。

从出事情景来看，意味着的举动假设作法通过特训后可以在特训集所包含的情景上表现良好，但是一旦碰见一个全新的或者近于有相似之处的情景，三维的假设性能往往会崩溃或急剧下降。通过上述举动假设作法特训出的三维，由于迁移性（transferability）和泛化能力（generalizability）的缺失，会很大地限制自动出事进行大规模重新部署。倘若必需针对每一个出事情景专门特训一个三维，可想而知总成本会多么不菲。

除此以外，对普通人出事内层境之前精细丰富的出事举动发挥作用高效精准假设，也是一项不小的终究。出事举动长短(heterogeneous) ，并不相同的出事员展现出的出事举动存在着较少相似之处，并不相同的出事员也有着并不相同的出事风格，有蛮横莽撞的出事员，也有果断得体的出事员。

而目前的大部份假设作法，通过特训后某种程度并能假设出平均值本质上的出事举动，却难以辨认出出事员的母体相似之处。平板体对母体举动相似之处忽略的缺失，必定会即便如此制约举动假设的高精度，因而自动出事举动的安全性性也将难以得到保障。

在不久的将来，假设必定会踏入自动出事上到的不可或缺技术之一，而假设算法的庞大与否，也将直接尽快了直到现在所有自动出事游戏的上限，以及软件在体验各家新产品对于乘坐安全性性及舒适性的高要求。

来源：平板交通技术（微信公号ID：ITSTech）

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