文件名: sample.pcd
文件大小: 1024 KB
时间戳: 2024-01-28 14:30:00
点云数量: 100000
传感器类型: 激光雷达
(此处为点云数据可视化区域，需要后端提供接口将数据转换为前端可识别的格式，例如JSON)
滤波耗时: 50 ms
降采样耗时: 30 ms
分割耗时: 100 ms
处理后点云数量: 80000
分割区域数量: 10
优先级: 高
发生时间: 2024-01-26 10:00:00
车辆ID: Vehicle_B
传感器对: Camera_LiDAR
时间同步误差: 12ms (阈值: 10ms)
数据来源: 指标数据，原始数据
异常原因: 摄像头和激光雷达之间的时间同步出现问题，导致时间戳不一致。
影响: 时间同步误差会导致数据融合算法的精度下降，影响目标检测和定位的准确性，从而影响自动驾驶系统的安全性。
解决方案: 检查传感器硬件连接和状态，更新传感器驱动程序，检查网络连接和延迟，检查软件配置，使用时间同步算法进行补偿。
优先级: 中
发生时间: 2024-01-26 09:00:00
传感器类型: LiDAR
数据完整性: 92% (阈值: 95%)
数据来源: 指标数据，原始数据
异常原因: 激光雷达数据包丢失率过高，导致数据完整性低于阈值。
影响: 数据丢失会导致自动驾驶系统无法获取完整的环境信息，影响目标检测、定位和路径规划的准确性，从而影响自动驾驶系统的安全性。
解决方案: 检查传感器硬件连接和状态，检查网络连接和带宽，检查存储系统状态和容量，使用数据重传机制进行数据恢复。
优先级: 中
发生时间: 2024-01-26 11:00:00
场景: 夜间
算法: 行人检测
召回率: 80% (阈值: 85%)
数据来源: 指标数据，原始数据
异常原因: 行人检测算法在夜间场景下的性能下降，导致召回率低于阈值。
影响: 行人检测性能下降会导致自动驾驶系统无法准确识别行人，影响自动驾驶系统的安全性。
解决方案: 使用图像增强算法提高夜间场景的光照度，使用专门针对夜间场景优化的目标检测算法，收集更多的夜间场景数据进行训练，调整算法参数。