全球最大非营利专业技术学会“国际电气与电子工程师协会”（以下简称“IEEE”），日前找到通过人工智能神经网络，判断汽车当前行驶道路是否安全的全新方法。

据了解，这一方法，有望使未来自动驾驶汽车在糟糕天气下行驶时，变得更为安全。

美国交通局此前公布的数据显示，在2002-2012年的十年间，因为道路湿滑而引起的交通事故达到96万起，超过4700人因此丧生。道路湿滑占全美因天气原因引发交通事故中高达74%的比例。

美国交通局的数据还显示，因天气原因而引发的交通意外，占据所有交通意外事故23%的比例。因此，有无数的工程师和科研人员，都希望找到一种能够帮助驾驶员判断道路是否湿滑、安全的驾驶系统。

对此，IEEE研发人员在日前尝试通过分析车辆轮胎噪声反馈的方式，判断道路是否过于湿滑。比如，IEEE曾在2014款梅赛德斯-奔驰CLA车型的后胎部位安置一个麦克风，来收集轮胎噪声反馈，并在波士顿地区的多种路面、多种行驶速度下展开测试。

事实上，IEEE并不是首家希望通过声音来帮助驾驶员判断道路状况的机构。西班牙马德里理工大学早在2014年就尝试利用支持向量机，来分析轮胎在行驶时发出的声音，并以此判断所行驶的道路状态。

然而，西班牙马德里理工大学的研究人员当时发现，这一方法能够准确检测到的道路类型非常有限，同时也无法准确区分诸如砂石掉落到道路上这些没有关联的声音信息。

与此同时，日本富山大学研究人员曾在2012年对外展示过一个类似的道路情况判断系统，只不过该系统是通过图像，而不是声音反馈的方式进行判断。

具体来说，该系统要求在汽车上安装监控摄像头，并通过查看其他车辆的车灯在道路表面的反光情况来判断路况。不过，该系统要求道路中必须有其他车辆经过才能够正常工作，且在大雾、低能见度和大雪天气的表现非常糟糕。

                                                                                                                                   转自腾讯科技
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