设置差分隐私参数，保护敏感数据。
评估系统对各种极端和罕见场景的覆盖程度。
| ID | 名称 | 风险等级 | 严重程度 |
|---|---|---|---|
| 1 | 行人突然横穿马路 | 高 | 0.8 |
| 2 | 车辆违章变道 | 中 | 0.5 |
| 3 | 恶劣天气下的道路积水 | 中 | 0.6 |
数据采集方式：通过传感器（摄像头、雷达、激光雷达）收集真实道路环境数据。
数据生成方式：人工标注真实数据，并结合GAN生成更多Corner Case。
| ID | 名称 | 风险等级 | 严重程度 | 覆盖情况 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 行人突然横穿马路 | 高 | 0.8 | 已覆盖 |
| 4 | 夜晚无路灯情况下的行人 | 高 | 0.9 | 未覆盖 |
| 5 | 雾天能见度低于10米 | 高 | 0.95 | 已覆盖 |
测试数据采集方式：模拟器生成数据，真实场景采集数据。
测试数据生成方式：GAN生成极端天气场景数据，人工设计特定Corner Case。
监控GAN生成数据的质量，确保其可用性。
| 传感器数据ID | GAN ID | 指标名称 | 指标值 | 评估时间 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 101 | KL散度 | 0.05 | 2024-01-01 |
| 2 | 102 | JS散度 | 0.02 | 2024-01-02 |
| 3 | 103 | Wasserstein距离 | 0.1 | 2024-01-03 |
| 4 | 104 | 置信度 | 0.95 | 2024-01-04 |
| 5 | 105 | 人工评分 | 4.5 | 2024-01-05 |
数据采集方式：从GAN模型训练过程中收集各种评估指标。
数据生成方式：通过GAN模型生成图像或数据，并计算质量指标。
| 传感器数据ID | GAN ID | 指标名称 | 指标值 | 评估时间 | 数据质量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 101 | KL散度 | 0.05 | 2024-01-01 | 良好 |
| 2 | 102 | JS散度 | 0.02 | 2024-01-02 | 良好 |
| 6 | 106 | 模糊度 | 0.8 | 2024-01-06 | 差 |
| 7 | 107 | 伪影数量 | 10 | 2024-01-07 | 差 |
测试数据采集方式：人工评估GAN生成数据的视觉质量，并与指标值进行对比。
测试数据生成方式：修改GAN模型参数，生成不同质量的数据，用于评估指标的敏感性。
分析不同低能见度场景对感知系统的影响。