是的，相似性搜索可以通过提高系统识别模糊或罕见场景的能力，帮助减少自动驾驶汽车中物体的错误分类。自动驾驶汽车依靠感知系统（通常使用摄像头、激光雷达或雷达）来分类物体，如行人、汽车或交通标志。这些系统通常使用在大型数据集上训练的机器学习模型，但它们仍然可能在边缘情况下遇到困难（例如，不寻常的物体、光线不足或遮挡的视图）。相似性搜索通过将检测到的物体与已知示例的数据库进行比较，充当二级检查，从而允许系统验证不确定的分类。
例如，假设车辆的摄像头检测到一个模型以低置信度分类为“自行车”的物体。系统可以使用相似性搜索将该物体的特征（如形状、颜色或纹理）与预先索引的标记物体的数据集进行比较。如果数据集中最接近的匹配项是类似姿势或光照条件下的自行车，则分类会得到加强。相反，如果匹配项是模棱两可的（例如，自行车和摩托车的混合），则系统可以标记结果以进行进一步分析，或者默认采取更安全的决策，例如减速。这种方法减少了对模型置信度评分的单独依赖，对于罕见或表示不足的数据，这种评分可能不可靠。
然而，有效实施相似性搜索需要仔细的设计。数据集必须包括在不同条件下（例如，雨、雪、夜晚）物体的各种高质量示例。近似最近邻（ANN）算法，如 FAISS 或 HNSW，可以加快在高维特征空间中的搜索速度。例如，车辆的板载系统可以使用轻量级的 ANN 索引将实时传感器数据与本地存储的关键边缘情况子集进行比较，从而平衡准确性和延迟。此外，相似性搜索可以补充诸如集成模型或不确定性估计等现有技术，从而创建一个针对错误分类的分层安全网。
在实践中，相似性搜索不是一个独立的解决方案，而是一种增强鲁棒性的工具。例如，特斯拉早期识别施工区域的方法包括将摄像头画面与存储的锥体、屏障和工人姿势的示例进行比较。通过优先考虑与已知危险场景的相似性，该系统减少了误报（例如，将垃圾桶误认为行人）并提高了响应准确性。开发人员应专注于将相似性搜索集成到更广泛的感知管道中，确保它在实时约束内运行，同时解决主要模型训练数据中的差距。