LiDAR检测不确定性阈值迁移评估方法提出

Milin Patel 与 Rolf Jung 提出一种面向 ISO 21448 SOTIF 分析的 LiDAR 目标检测不确定性评估方法：将在一种条件下选定的不确定性阈值迁移到某个触发条件，再通过测试在给定错误概率下判定性能目标在该条件下适用、不适用或无法判定，并给出得出适用结论所需独立单元数的下界。 作者在 KITTI 和 nuScenes 上对 PointPillars 集成模型做了检验。按录制的独立序列计数时，两个数据集对任何目标限值都没有足够的独立单元，且没有一次迁移得出“不适用”结论；按帧计数时，同样的数据在迁移到远距离、雨天以及两个分别训练的检测器之间后，对预先设定的限值得出了“不适用”结论。作者还称，迁移后满足目标限值的阈值会拒绝大部分正确检测，而雨天场景下 ROC 曲线下面积并未下降。 据此，作者认为：在一个条件下满足的性能目标，只有在该触发条件下重新测试后，才能作为证据，并需同时报告被接受正确检测的占比和独立录制序列数。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。