基于降解感知不确定性模式分析的 ADAS 安全关键摄像头可靠性监控
计算机视觉与模式识别
2026-05-08 v1
摘要
可靠的摄像头输入是安全关键 ADAS 感知的必需条件，但大多数监控方法仅在下游性能发生降解后才检测到传感器故障。我们提出一种主动摄像头可靠性监控框架，从降解引起的不确定性模式中在下游故障变得可观察之前估计感知风险。该方法引入全局传感器健康指数 (GSHI)，一种连续可靠性评分，通过风险感知的乘法公式聚合每个降解严重程度，允许单一模式故障如镜头遮挡或运动模糊主导健康估计。轻量级多任务网络从单张 RGB 图像预测降解类型、严重程度、GSHI 和空间不确定性图，无需下游任务反馈。训练使用物理和几何感知的合成监督，涵盖十二种摄像头降解模式。在 KITTI 数据集上进行实验表明，GSHI 随严重程度单调降低，健康估计平均绝对误差为 0.064，并在 YOLOv8 检测故障前提供 0.47 0.25 严重程度单位的正向提前警报时间。GSHI 也在 IQA、检测置信度和干净特征 OOD 基线方面取得优势，并在零样态下转移到真实恶劣天气驾驶数据。这些结果支持降解感知不确定性分析作为智能车辆主动摄像头可靠性监控的实用方法。
引用
@article{arxiv.2605.05439,
title = {Safety-Critical Camera Reliability Monitoring for ADAS via Degradation-Aware Uncertainty Pattern Analysis},
author = {Shiva Aher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05439},
year = {2026}
}