通过使系统能够快速识别和响应从历史数据中学习到的模式，相似性搜索可以增强恶劣天气下的安全性。在自动驾驶或基础设施监控等环境中，传感器（激光雷达、摄像头等）经常受到雨、雪或雾造成的噪声的影响。通过将实时传感器输入与预处理的天气场景数据库进行比较，相似性搜索使系统即使在数据不完整或失真时也能识别危险状况。例如，一辆自动驾驶汽车的摄像头可能会捕捉到一张被大雨遮挡的道路模糊图像。相似性搜索算法可以将此图像与雨天遮挡物（如行人或抛锚车辆）的存储数据集相匹配，并推断潜在的风险，从而触发减速或紧急制动。这种方法通过利用先前安全处理类似情况的知识来弥补传感器局限性。
一个实际的实现可能涉及构建一个受天气影响场景的向量数据库。 开发人员可以训练一个模型，将原始传感器数据（例如，激光雷达点云或相机帧）转换为嵌入——捕获基本特征的紧凑数字表示。在恶劣天气期间，实时传感器数据被转换为嵌入，并使用 k 近邻 (k-NN) 等算法或近似最近邻 (ANN) 搜索工具（如 FAISS 或 Annoy）与数据库进行比较。 例如，交通管理系统可以使用相似性搜索将暴风雪中的实时雷达数据与冰造成事故的历史模式相匹配。 通过识别相似之处，系统可以自动降低受影响道路上的速度限制或激活桥梁上的除冰系统。 这种方法减少了对完美传感器数据的依赖，而是使用过去事件的上下文线索来做出安全关键决策。
开发人员应专注于优化准确性和延迟之间的平衡。 对于实时应用，近似最近邻算法通常更可取，因为它们牺牲了最小的精度以获得更快的搜索时间——这在处理来自移动车辆或快速变化的天气的数据时至关重要。 预处理步骤，例如标准化传感器输入或使用合成天气噪声（例如，向相机图像添加模拟雾）来增强训练数据，可以提高相似性比较的鲁棒性。 此外，维护多样化的数据集至关重要：包括不同程度眩光下的湿滑道路或不同尺寸的雪堆等场景，以确保系统可以处理边缘情况。 例如，一架在暴风雨后检查电力线的无人机可以使用相似性搜索将当前电缆下垂的图像与过去的示例进行比较，优先修复具有高故障风险的匹配项。 通过将决策建立在经过验证的历史数据的基础上，相似性搜索充当了在不可预测的条件下运行的安全系统的力量倍增器。