智能驾驶的感知模块评价：精确率和召回率
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感知模块的作用
感知模块的评价
精确率和召回率
精确率和召回率如何取舍？
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感知模块的最重要指标：误报率、漏报率
提高精确率是减少错报（评估准不准），提高召回率是减少漏报（评估全不全）
感知模块的作用
该系统的感知模块犹如车辆运行的核心硬件设施，在智能驾驶系统中扮演着关键角色。其核心职能便是准确获取并解析周围环境的数据信息，并通过多维度实时监测设备与先进运算引擎的协同工作，在精确捕捉交通动态变化的同时实现数据快速整理与分析。从而全面掌握自身运行状态以及周边交通参与者行为特征。
具体而言，感知模块具备检测道路标志物（如交通信号灯）、行人以及车辆等目标的能力，并能给出这些目标的位置及其运动速度及方向。
此外能够识别道路状况与天气条件等因素，并从而为其决策与控制提供关键数据支持。
具体而言, 感知模块具备检测道路标志物(如交通信号灯) 以及行人. 车辆等多种目标的能力, 并能给出这些目标的位置. 运动速度及方向等相关信息.
此外能够识别道路状况. 天气条件等因素, 并从而为其决策与控制提供关键数据支持.
借助感知模块的技术手段，在实时获取周边环境的数据后
感知模块的评价
要评价智能驾驶的感知模块性能，可以从以下几个方面入手😄
首先是环境检测与识别过程的精确度。感知模块能否准确地完成环境信息的收集与分析？其中涉及的任务包括对象识别、位置确定以及追踪等。
其次涉及感知模块在多变环境与复杂条件下的稳定性和可靠性的表现
此外, 感知模块还需具备快速接收、处理并传输相关信息的能力, 以确保车辆能够即时做出反应并执行必要的操作.
除此之外，在感知模块方面，检测范围与分辨率同样重要。我们需要确认感知模块的检测范围与分辨率是否达到足够的规模，并且能否为环境提供详细的信息描述。
最后，在综合评估系统性能时
当然，在实际情况中，则需要根据具体情况来综合评估这些基本指标的效果
本文主要说明 感知模块的精确性（准确性）和召回率（可靠性）。
精确率和召回率
精确度指标旨在最大限度地提高该预测模型的准确性。实现这一目标的方法是，在确保不发生误判的情况下放弃对某些样本的预测。
Recall旨在尽可能地使当前的预测模型覆盖所有目标。如何实现这一目标？就是尽可能多地进行预测，在允许一定数量错误的情况下。
例如，在十字路口前的瞬间（即现在时刻），实际情况是前方有3名行人和5辆轿车。其中感知模块捕捉到了4名行人和4辆轿车的信息。
| 行人 | 轿车 | |
|---|---|---|
| 精确率 | 3/4=75% | 4/4=100% |
| 召回率 | 3/3=100% | 4/5=80% |
精确率和召回率如何取舍？
当准确性不足时，在识别目标时若出现误判，则可能导致车辆触发非预期的紧急制动措施，并最终引发客户的不满
当召回率较低时（即无法正确识别目标），即使前方确实存在车辆或正在行驶的物体（这些物体）却被智能驾驶系统错误地引导朝向目标（而导致）最终造成交通事故的发生
目前主流的智能驾驶普遍采用基于L2和L3级别的自动驾驶系统，并未有厂家宣称已完全实现L3级别的自主驾驶技术。
L2级：具备一定程度的自动化控制能力。该系统可实现车辆对其方向盘的操作以及加速减速功能的自动执行。然而，在这一级别中，驾驶员仍需全程监督并持续关注车辆的状态。
L3级：有条件地实现自动驾驶功能，在特定条件下具备条件实现自动驾驶能力，并且驾驶员仍需在必要时接管车辆操作。
因此，在当前的乘用车领域中（...），事故的主要原因仍在于驾驶员操作失误而非智能化驾驶辅助系统本身。
如何取舍精确率和召回率，也是考验智能驾驶算法和智慧的重要方面。
参考资料
深入浅出地阐述机器学习中的召回率、精确率与准确率之间的关系