四名科学家将收集到的数据转交给了一套机器学习系统,不过只用到了每位驾驶者的九成数据。数据采集自车载的15个传感器,分析了测试者如何加速、转弯、刹车等习惯。
结果表明,该算法能够基于驾驶习惯而识别出这些司机,准确率近乎100%。如果再加上采集自刹车踏板的数据,那就几乎可以打包票了。
不过,自动驾驶 指纹 数据也让人产生了隐私方面的担忧。
如果只给出15分钟的驾驶和踏板数据,机器学习算法的准确率就会下降到87%。但在某些情况下,即使仅给出8分钟的驾驶(以及来自多个传感器的数据),算法仍可实现100%的准确判断。
最终,研究人员们发现来自刹车踏板的数据才是最实用的,其次是发动机扭矩传感器(最大值)和方向盘转向倾角传感器,换挡传感器的数据则最没用。
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