纵观特斯拉的多次碰撞事故，如果能够建立合适的场景模型，就有可能避免车辆漏检问题的发生。首先，除了利用传统的纹理特征外，还可以根据车辆在图像中的布局、车辆的形状以及和其他元素的位置关系进行判定，从而避免从未见过的车型被漏检。其次，像素级的定位精度能够得到车辆的精确轮廓，开奖，这样可以完成准确的旁侧距离计算；同时，检测出来的护栏、车道线和路面等元素可以辅助车辆精确位置的判断。最后，有了对于整个场景的感知，多种传感器和模块可以统一到一个框架下，很容易完成数据的整合工作和交叉验证。

　　为了理解图像，从而建立场景模型，一种可行的解决方案是对图像进行语义分割。顾名思义，就是将整个场景以像素精度进行语义层面的划分，例如这个像素属于车辆，另外一个像素属于护栏等。从像素折算到物理距离，计算机就可以完成场景的完整建模。

　　语义分割

　　那么如何对图像进行语义分割呢？最初的语义分割可以认为是图像分割，就是通过人们设计的一些规则来分离出目标，例如二值化、区域生长、graph-cut等方法。这类方法依据的是目标颜色和背景的差异，或者目标强烈的边缘响应等。但这些都属于人类的理解，因此通常不具备普适性，直到2015年全卷积网络分割（fully convolutional network，FCN）方法的提出。该方法可以被认为是卷积神经网络用于语义分割的鼻祖（该论文获得CVPR2015最佳论文候选奖，相当于XX电影节的最佳提名奖）。

　　但FCN一个主要的问题就是需要通过池化层对图像进行降维，那么语义分割的结果通常比较稀疏（FCN直接得到的语义分割结果是原始图像尺寸的1/32，改进后的也只能达到1/8）。这对场景建模无疑是致命的，大量的小目标（锥筒、地面交通标志等）和狭长目标（车道线、灯杆等）的丢失会直接造成事故的发生。后续的改进方法都是基于FCN展开，其中SegNet和UberNet是两项对自动驾驶的场景建模具有指导意义的技术。

　　SegNet技术2015年11月由英国剑桥大学提出，能够很好的解决FCN遇到的问题。从下图可以看出，通过逐层上采样和卷积，SegNet可以得到和原始图像同样大小的语义分割结果，从而保证小目标和狭长目标不会漏检。

　　从下图的结果可以看出，灯杆、车道线以及远处的车辆等要素都得到了很好的分割。它一共支持12种目标的语义分割，包括天空、建筑、灯杆、地面标志、路面、人行区、树木、标示牌、护栏、交通工具、行人和自行车，这囊括了大多数自动驾驶场景的元素。

　　UberNet技术则将语义分割和其他检测识别任务整合到同样一个框架下。这样不仅可以保证计算资源的复用，还利用了任务之间的约束关系帮助优化过程。在下图的结构图中，C1-C6的特征提取结果是复用的。

　　下图给出了UberNet七个任务同时输出的结果。它给自动驾驶的场景建模提出了一个很好的建议，就是可以设计这样一种end-to-end的架构，同时完成语义分割、障碍物检测、车道线检测、路径规划等多个任务。

　　SegNet和UberNet的提出，使得场景建模成为现实。高精度的语义分割结果+多任务的同步优化，可以以人类的认知方式理解整个世界，一定程度上可以减少或者避免特斯拉碰撞事故的发生。由于数据的原因，这里以发生在中国的事故1和事故4为例：