警方公佈Uber自駕車前鏡頭畫面 - 開車

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有人說 這個手動駕駛也看不到
不能怪自動駕駛
我得說

不要太小看你的眼睛

行車紀錄器的鏡頭看不到
不代表實際上你看不到

自己住東部鄉下
很多路段只有田 完全沒路燈
晚上一整片烏漆媽黑

就好幾次遇到

跑到街上亂走的酒鬼
前後車燈都壞掉的阿伯機車
單車不掛前後燈還穿深色外套的國中屁孩

這些回家把行車紀錄器影像調出來
是完全看不到的
但是其實開車的當下 只要有些微光
眼睛還是多多少少能看到有模糊的黑影在動

知道那邊可能有東西 能注意到
其實這樣子就已經足夠能避免可能發生的事故了

人類的眼睛是非常精密的儀器
當夜間對面遠燈照過來的時候
紀錄器影像可能有光的地方全白
然後因為反差過大 沒光的旁邊整片黑
但我們雖然感到刺眼不爽 眼睛其實還是勉強可以看到旁邊的影像
光這麼強大的動態範圍 就沒有鏡頭辦得到了

有時候 影像照不到
不見得實際上人眼看不到

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All Comments

Ula avatarUla2018-03-23
先搞清楚lidar是什麼好嗎
Faithe avatarFaithe2018-03-27
我也覺得這個case 人眼應該看的到 因為有路燈 不是完全沒
Irma avatarIrma2018-03-30
影片很明顯 駕駛一直低頭不知在衝啥小
八成在玩手機
Hedda avatarHedda2018-03-31
老實講,不管用鏡頭還是用雷達
現在的技術跟我說看不到簡直不敢相信
Emma avatarEmma2018-04-02
又不是幾百年前的手機鏡頭,夜拍一團烏漆嘛黑
Anonymous avatarAnonymous2018-04-03
夜間行車耶,鏡頭不會早開夜視模式?
還有雷達,一般跟車雷達都這麼普遍了
Erin avatarErin2018-04-05
曝光不行可以紅外線,但是有成本考量啊!
Selena avatarSelena2018-04-09
你跟我說自駕車的雷達比那還要爛? 一個橫向自行車加人
會抓都抓不到?
Anonymous avatarAnonymous2018-04-09
遇到三寶 看的到也沒用
Gilbert avatarGilbert2018-04-10
我不敢看 樓下幫我看QQ
Ina avatarIna2018-04-10
只是夜晚就不行了,那遇到暴雨、暴雪 怎麼辦?
Iris avatarIris2018-04-12
這台自行車用騎過去的就算了,用牽的耶...誇張
Rae avatarRae2018-04-13
根本是慢慢走在車道上啊,還牽腳踏車,這case會辨識失敗真
的是蠻訝異的
Elizabeth avatarElizabeth2018-04-16
人眼很精密的,超高解析度,亮度差異偵測,顏色差異偵測,動
Megan avatarMegan2018-04-16
一樓真有趣,要是這台用的是光達,不就更慘
"連光達都不能有人眼相同功能,還能用到自駕上??"
Zora avatarZora2018-04-21
態物件偵測,人腦自動情境學習,光圈自動調整,高廣角,中央
邊緣差異化偵測模式
Charlotte avatarCharlotte2018-04-22
更何況,正常人眼可是他馬的超強鏡頭...
Olive avatarOlive2018-04-24
這台車本來就有配備光達
Agnes avatarAgnes2018-04-28
前面幾篇就有講到lidar的能耐了 根本是UBER關掉或用爛貨
Christine avatarChristine2018-05-02
現在的自駕,根本是危險駕駛
Una avatarUna2018-05-04
為什麼一堆人會以為光達是靠光學辨識...
Tristan Cohan avatarTristan Cohan2018-05-06
這個新聞有濃濃的 $$$$$味,行人好自為之
Quintina avatarQuintina2018-05-08
蠢到以為lidar=cmos sensor吧?
Leila avatarLeila2018-05-09
先不談辨識系統有沒有問題。測試車輛人員事發時根本沒在
看路啊!
Dora avatarDora2018-05-12
別的不談 光看影片 我相信我可以在碰撞前採下煞車
Steve avatarSteve2018-05-16
就算真的會撞還是來得及踩 人眼vs行車記錄器就更不好說了
Edward Lewis avatarEdward Lewis2018-05-20
但Uber的AP沒有任何反應 這真的超豪小
Jake avatarJake2018-05-21
自駕是要取代人駕的 就人駕來說 這甚至不完全是極限狀況
自駕都不能處理的話 連lab都不該出
Edwina avatarEdwina2018-05-24
紅明顯,今天uber如果在中國測驗應該就不會搞這麼大新
聞了。看到uber的情況,我預言在中國那個沒事兒的國度
自駕技術會突飛猛進超車。
Joseph avatarJoseph2018-05-26
我覺得這影片還衍申出一個問題,假設是方程式車手,然後寧
Thomas avatarThomas2018-05-29
可車子受損也不願撞死人,還在黑暗範圍就看到人黑影的駕駛
是有點可能用轉方向盤閃躲外加煞車減速(然後不失控),就類
Iris avatarIris2018-06-03
似高速換車道概念. 不知道這功能自駕車有沒有考慮進去?
有的話還蠻妙的,就算是隨車駕駛也不知道車子會怎麼反應
Edwina avatarEdwina2018-06-08
看了影片,我倒覺得上法庭uber不妙,控方光講人類會開遠燈
降低時速甚至快撞到時至少有可能煞車或轉向(這都可能減少
Donna avatarDonna2018-06-11
嚴重程度,死亡變受傷,甚至路人沒事),從這點著手控告,uber
Caitlin avatarCaitlin2018-06-16
可能麻煩就大了
Jacob avatarJacob2018-06-16
uber一定要賠的 差別在金額大小
如果可以避免而沒避免 這就是天價了
Belly avatarBelly2018-06-18
如果是人為疏失 價格可能低一點
Victoria avatarVictoria2018-06-22
看起來是影像權重最高 光達和雷達白裝了
Susan avatarSusan2018-06-25
哪部影片看得出來駕駛低頭?
Hedda avatarHedda2018-06-27
二樓說影片很明顯駕駛低頭 誰知道是是哪部影片
Emily avatarEmily2018-06-29
其實人眼可能沒前面幾樓想的那麼強...
Irma avatarIrma2018-06-29
例如我看我車上用 SONY STARVIS感光元件的行車紀錄器,
沒啥燈的地方比我肉眼看要來得清楚... = =
Daph Bay avatarDaph Bay2018-07-01
駕駛低頭的片段在同一部影片的後半段
Donna avatarDonna2018-07-01
喔喔感謝 看到了
Regina avatarRegina2018-07-02
好好笑喔,這個車速還有開燈也沒變換車道,這台腳踏車才是
盲目吧?
Michael avatarMichael2018-07-04
反串嗎
Daph Bay avatarDaph Bay2018-07-08
你說的狀況應該都是低速,高速的時後你確定人眼強?
Elma avatarElma2018-07-11
自己做影像處理 我也覺得應該要看到 這不是很難的case,I
Carol avatarCarol2018-07-15
R應該要看到 基本安控攝影機應該都可以的
機器視覺>人眼>行車記錄器
Anthony avatarAnthony2018-07-16
草叢跳出來就算了 這個case在美國偵測不到 那會整天撞麋
鹿水牛死傷慘重 大型障礙物沒偵測到很不ok
Erin avatarErin2018-07-19
如果肉眼這麼強 每天車禍死多少人都是uber?
Rebecca avatarRebecca2018-07-24
笑死了 甚麼都不會的鄉民亂嘴
Brianna avatarBrianna2018-07-25
還人眼睛密哩 一堆智力視力根本有問題的還不是照開
Charlotte avatarCharlotte2018-07-28
肉眼確實很強 問題是個體差異大
Susan avatarSusan2018-08-01
人眼確實比較精密啊,現在最好的相機畫質都比不上人眼
,人眼在可視距離和光源調節適應都大勝機器
Ethan avatarEthan2018-08-02
但再強都強不過Uber這組系統,它的三套成像能力,在夜視上
Doris avatarDoris2018-08-03
都遠強過人類 - 所以它撞了是件很不可思議的事
Zenobia avatarZenobia2018-08-08
肉眼不差 但很難持續專注不分心
Puput avatarPuput2018-08-09
前面路況不明,正常人就會減速,背立直起來小心開車
Ursula avatarUrsula2018-08-14
我覺得會判自動駕駛無罪不意外,這牽涉太多層面
Charlotte avatarCharlotte2018-08-16
不得不讓人聯想有什麼介入這次的判定
Margaret avatarMargaret2018-08-19
明明就那個魯肥宅沒看路害死人的 這種的會沒看到在臺灣
不知道已經撞死多少人了
Lucy avatarLucy2018-08-23
推這篇,這實在不能算是突然衝出來,人眼也確實比相機強
Delia avatarDelia2018-08-27
用這個影片來判別亮暗會有相當的誤差,跟肉眼所見不同