多传感器数据融合鲁棒性提升
1. 传感器失效模型配置
传感器类型：
失效类型：
失效概率（0-1）：
应用
2. GAN数据生成与失效模拟
配置传感器失效模型后，点击按钮生成GAN数据并模拟失效。
生成GAN数据
生成数据示例：
传感器类型
摄像头
失效类型
随机噪声
失效概率
0.1
3. 融合算法训练
选择融合算法：
卡尔曼滤波
扩展卡尔曼滤波
粒子滤波
深度融合网络
开始训练
训练结果：
训练状态
等待训练...
损失函数值
0.012
4. 性能评估
使用真实数据和模拟失效数据评估融合算法的性能。
开始评估
评估结果：
指标
数值
准确率
0.92
召回率
0.88
F1-Score
0.90
5. 差分隐私设置（法律法规）
Epsilon (ε)：
Delta (δ)：
保存设置
核心指标（应用差分隐私后）：
潜在事故率
0.005
整体风险等级
中
数据质量评分
0.85
数据库相关信息：
GAN数据质量平均KL散度:
0.95
Corner Case场景覆盖度:
89
视频预处理平均延时:
0.02
高、中、低风险等级的Corner Case数量:
高:50, 中:30, 低:9