GoA 4货运列车障碍物检测系统的概率风险评估
系统与控制
2025-03-21 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
系统与控制
摘要
本文讨论了一种用于自动化等级(GoA) 4低速货运列车障碍物检测功能设计的定量风险评估方法。在该五步方法中，从单一检测通道开始，以由三个独立双通道模块与一个表决器构成的三取三(3oo3)模型结束，使用统计方法与参数随机模型检验相结合，示例化了一种概率评估。文中说明，在某些并非不合理的假设下，所得危险率对于特定应用设置是可接受的。用于评估卷积神经网络与传统图像处理软件中误分类残差风险的统计方法表明，即使其实现涉及现实的机器学习不确定性，也可对安全关键的障碍物检测功能给予高度置信。
引用
@article{arxiv.2306.14814,
title = {Probabilistic Risk Assessment of an Obstacle Detection System for GoA 4 Freight Trains},
author = {Mario Gleirscher and Anne E. Haxthausen and Jan Peleska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.14814},
year = {2025}
}