bookmark: rain and ADAS

竟然被說是潑冷水...
本來就是問題呀，告訴火車司機前面有障礙物，是潑司機冷水？
『人家告訴你跟自己遇到不一樣。』
哪裡不一樣？撞到不是都會X ?

Analysis of Impact of Rain Conditions on ADAS就有提到這個問題，2020 的研究，證明開始有重視。
為了這個，還建了實驗車道，在車道上安裝下雨系統，針對雨量和可視距離做研究。
也證明對可視距離有影像。

這一篇 也把夜晚，雨天納入 adas 的 test case。
證明真實狀況就是會遇到。

實際現在沒有看到解決方法，所以有在capibility 上註明的，分為夜晚跟雨天/大霧/沙塵/下雪 不同狀況的但書。

我猜要根據雨天做前處理，例如，偵測到雨滴時 (這個一堆論文在做)，代表目前下雨。
所以影像做pre processing，或是加入 GAN。
類似super-resolution 的方法，把下雨模糊的影像清晰化 (雖然 decocde 後的不是真實影像)。
或是以前的一堆古典方法，image enhancement，用在將與雨天與夜晚的影像清晰化。
夜晚的部份，可能要考慮單獨 train，所以分成白天的 parameter 跟 晚上的 parameter (如果network 用一樣)。
雨天路面反射也是一樣，獨立network & parameter。

使用正確清晰，定義清楚的 dataset，train 出 error rate 低的 network，舊可子涵蓋特定區域。
假設：白天晚上一起，train 不出來。

都是方法，工程師就是面對問題，找出可用方案。
沒有找不出的，只有cost跟滿意度的問題。
當然逃避也是一種方案，cost 是 0，滿意度也是 0

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或許像 Tesla 說的:如果攝影機看不到的東西，人眼更看不到，如果採用攝影機的自動駕駛系統不能上路，那麼完全靠肉眼判斷路況的人類駕駛可能更不適合上路。