自动驾驶 GAN 数据增强监控平台

模型训练数据： 真实世界数据 + GAN生成数据 + 标注数据，根据场景类型（暴雨、雾天、夜晚等）划分，每个场景类型至少包含10000张图像。

模型验证数据： 真实世界数据 + GAN生成数据，包含各种Corner Case场景，提供真实值（Ground Truth）。

风险评估数据： 气象数据 + 交通数据 + 传感器数据 + 车辆状态数据，用于评估潜在事故风险。

GAN性能评估数据： 真实世界数据 + GAN生成数据，用于计算IS Score、FID Score等指标。

数据质量评估数据： 真实世界数据 + 标注数据，用于计算KL散度、坏样本比例等指标。

用户行为分析数据： 用户操作日志 + 用户反馈 + 用户偏好设置，用于分析用户行为模式，优化平台功能。

TC_001：验证在暴雨天气下，潜在事故率升高

测试数据：气象数据（暴雨）、交通数据（拥堵）、传感器数据（雨天图像）

预期结果：潜在事故率卡片数值升高，风险等级颜色变为红色

TC_002：验证使用GAN生成数据后，数据质量评分下降

测试数据：模型训练数据（GAN生成数据）、标注数据

预期结果：数据质量评分卡片数值下降，趋势箭头向下

TC_003：验证在过去7天内，事故率呈现上升趋势

测试数据：历史事故数据（包含时间信息）

预期结果：事故率趋势图呈现上升趋势

TC_004：验证场景类型分布图显示各个场景类型的占比

测试数据：场景类型数据（暴雨、雾天、夜晚等）

预期结果：场景类型分布图显示各个场景类型的占比，占比总和为100%

TC_005：验证筛选数据来源为GAN后，图表只显示GAN生成的数据

测试数据：数据来源（真实数据、GAN生成数据）

预期结果：图表只显示GAN生成的数据

TC_006：验证筛选GAN模型版本为v2.0后，图表只显示v2.0版本GAN生成的数据

测试数据：GAN模型版本（v1.0、v2.0）

预期结果：图表只显示v2.0版本GAN生成的数据

TC_007：验证GAN数据溯源信息显示GAN模型版本、生成时间、场景等信息

测试数据：GAN元数据（版本、时间、场景等）

预期结果：GAN数据溯源信息显示GAN模型版本、生成时间、场景等信息

TC_008：验证GAN数据溯源信息显示中间层特征和模型影响分析可视化图表

测试数据：GAN中间层特征数据、模型影响分析数据

预期结果：GAN数据溯源信息显示中间层特征和模型影响分析可视化图表

TC_009：验证用户提交的反馈信息是否正确显示

测试数据：用户ID、反馈内容、评分

预期结果：用户反馈区域显示用户提交的反馈信息

TC_010：验证用户访问敏感数据时，是否生成安全审计日志

测试数据：用户ID、访问资源、访问时间

预期结果：安全审计日志中记录用户访问敏感数据的操作