| 功能 | 场景名 | 场景人机环 | 场景流程 | 场景风险 | 场景输出 | 文件链接 |
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| 视频流接入与预处理 | 实时视频流监控与预处理自适应 | 人：监控人员、算法工程师；机：摄像头、服务器、GPU、网络设备；环：各种天气条件、光照条件、交通环境。 | 业务流程：摄像头视频流采集 -> 视频流接入 -> 预处理 -> 智能码流自适应 -> 模型推理/数据存储 -> 监控与告警；数据流程：原始视频流 -> 预处理后的视频帧 -> 模型推理结果/存储数据 -> 监控指标/告警信息；应用流程：前端展示实时视频流、监控指标和告警信息 -> 用户配置预处理参数和码流策略 -> 系统自动调整。 | 视频流中断、视频质量差、预处理算法失效、网络拥塞、服务器过载。 | 实时视频流、预处理后的视频帧、监控指标（帧率、码率、CPU/GPU利用率、算法耗时等）、告警信息（视频流中断、视频质量下降、算法失效等）、配置参数（分辨率、帧率、预处理算法等）。 | VideoStreamIngestionAndPreprocessing/Real-timeVideoMonitoring.html |
| 视频流接入与预处理 | 数据质量评估与增强 | 人：数据科学家、算法工程师；机：服务器、GPU、GAN模型、数据存储设备；环：各种数据分布、Corner Case场景。 | 业务流程：原始数据采集 -> GAN生成数据 -> 数据质量评估 -> GAN策略调整 -> 迭代优化；数据流程：原始数据/GAN生成数据 -> 特征提取 -> 指标计算 -> 策略调整参数；应用流程：前端展示数据质量评估指标 -> 用户配置GAN生成策略 -> 系统自动调整。 | GAN生成数据质量差、GAN模型崩溃、Corner Case场景覆盖不足、数据分布偏移。 | 数据质量评估指标（KL散度、Wasserstein距离、FID等）、GAN生成策略参数（学习率、损失函数权重等）、增强后的数据集（包含原始数据和GAN生成数据）。 | VideoStreamIngestionAndPreprocessing/DataQualityAssessment.html |
| 视频流接入与预处理 | 模型鲁棒性评估与提升 | 人：安全工程师、算法工程师；机：服务器、GPU、模型、对抗攻击工具；环：各种对抗攻击场景。 | 业务流程：模型训练 -> 对抗攻击评估 -> 对抗训练 -> 迭代优化；数据流程：原始数据/对抗样本 -> 模型推理 -> 攻击成功率计算 -> 梯度更新；应用流程：前端展示攻击成功率 -> 用户配置对抗训练参数 -> 系统自动调整。 | 模型被对抗攻击绕过、识别准确率下降、系统安全性受到威胁。 | 对抗攻击成功率、对抗训练后的模型、防御策略参数（对抗样本生成策略等）。 | VideoStreamIngestionAndPreprocessing/ModelRobustnessAssessment.html |
| 视频流接入与预处理 | 自动驾驶置信度评估与优化 | 人：算法工程师、安全工程师；机：服务器、自动驾驶模型、评估数据集；环：各种驾驶场景、交通环境。 | 业务流程：模型推理 -> 置信度评估 -> 校准 -> 迭代优化；数据流程：评估数据集 -> 模型推理结果（置信度、预测） -> ECE计算 -> 校准参数调整；应用流程：前端展示ECE指标 -> 用户配置校准参数 -> 系统自动调整。 | 模型置信度与准确率不匹配、决策错误、安全风险。 | 期望校准误差（ECE）、校准后的模型、校准参数。 | VideoStreamIngestionAndPreprocessing/AutonomousDrivingConfidence.html |
| 数据质量监控 | GAN数据质量监控 | 数据科学家、算法工程师、监控系统、数据存储、计算资源、数据质量评估指标（KL散度、JS散度、Wasserstein距离等）。 | 1. GAN生成数据；2. 数据质量评估模块计算各项指标；3. 监控系统接收指标数据；4. 监控系统根据阈值判断是否告警；5. 告警信息发送给相关人员；6. 人工分析和调整GAN参数。 | GAN生成数据与真实数据差异过大、评估指标失效、人为误判、监控系统故障、数据泄露。 | 数据质量报告、告警信息、GAN参数调整建议。 | DataQualityMonitoring/GANDataQualityMonitoring.html |
| 数据质量监控 | GAN性能评估 | 算法工程师、模型训练平台、计算资源、性能评估指标（FID、PPL等）、GAN模型版本控制系统。 | 1. GAN模型训练；2. 性能评估模块计算各项指标；3. 指标数据存储和可视化；4. 算法工程师分析性能瓶颈；5. 调整GAN结构、损失函数、训练方式；6. 重新训练和评估。 | GAN模型不稳定、梯度消失/爆炸、训练数据不足、评估指标不准确、人为干预影响评估结果。 | GAN性能报告、模型优化建议、训练日志、模型版本迭代记录。 | DataQualityMonitoring/GANPerformanceEvaluation.html |
| 数据质量监控 | 感知模型置信度评估 | 算法工程师、感知模型、GAN生成数据、置信度评估模块、计算资源。 | 1. GAN生成数据；2. 感知模型对数据进行预测；3. 置信度评估模块计算置信度指标；4. 监控系统根据阈值判断是否告警；5. 告警信息发送给相关人员；6. 调整GAN参数或者感知模型。 | 感知模型过度自信、置信度评估方法不合理、GAN生成数据欺骗模型、人为误判。 | 置信度报告、告警信息、模型调整建议。 | DataQualityMonitoring/PerceptionModelConfidence.html |
| 数据质量监控 | 对抗攻击检测与防御 | 安全工程师、机器学习模型、对抗样本生成器、攻击检测模块、防御机制。 | 1. 对抗样本生成器生成对抗样本；2. 模型预测；3. 攻击检测模块判断是否为对抗攻击；4. 若为对抗攻击，则触发防御机制；5. 安全工程师分析攻击来源和方式。 | 对抗样本逃逸检测、防御机制失效、攻击者绕过防御。 | 攻击报告、防御日志、模型安全评估报告。 | DataQualityMonitoring/AdversarialAttackDetection.html |
| 数据质量监控 | 专家辅助数据评估 | 领域专家、数据科学家、GAN生成数据、评估平台、人工评分系统、评估标准。 | 1. GAN生成数据；2. 自动化评估模块计算各项指标；3. 评估平台展示数据和指标；4. 领域专家进行人工评估；5. 评估结果汇总和分析；6. 结合自动化评估和人工评估结果，调整GAN参数。 | 专家评估标准不一致、主观因素影响评估结果、专家时间有限、评估结果难以量化。 | 数据质量评估报告、专家评估意见、GAN参数调整建议。 | DataQualityMonitoring/Expert-AssistedDataEval.html |
| 数据质量监控 | GAN数据溯源与版本控制 | 数据科学家、算法工程师、版本控制系统、数据存储、元数据管理系统。 | 1. GAN模型训练；2. 生成数据时记录元数据信息；3. 元数据信息存储到元数据管理系统；4. 查询数据时可追溯其来源和版本；5. 数据问题定位和模型复现。 | 元数据信息丢失、数据篡改、版本控制系统故障、信息泄露。 | 数据溯源报告、版本控制信息、模型复现指导。 | DataQualityMonitoring/GANDataProvenanceControl.html |
| 数据质量监控 | 模型训练数据增强 | 算法工程师、模型训练平台、GAN生成数据、真实数据、数据增强模块、计算资源。 | 1. GAN生成数据; 2. 数据增强模块将GAN数据和真实数据合并; 3. 模型训练平台使用增强后的数据集训练模型; 4. 评估模型性能; 5. 根据评估结果调整GAN参数和训练策略。 | GAN生成数据质量不高导致负面增强、数据集分布不平衡、模型过拟合GAN生成数据。 | 模型性能评估报告、模型训练日志、数据增强策略。 | DataQualityMonitoring/ModelTrainingAugmentation.html |
| 融合模块集成测试 | 仿真环境质量监控 | 人员：数据科学家，测试工程师；机器：仿真服务器，数据存储服务器；环境：仿真环境。 | 1. 数据采集：从仿真环境中采集数据；2. 数据清洗：清洗数据，去除噪声；3. 指标计算：计算数据漂移、异常数据比例、标签一致性等指标；4. 结果展示：在仪表盘上展示结果；5. 告警：当指标超过阈值时，触发告警。 | 仿真环境数据质量低，导致测试结果不准确；数据漂移未被及时发现，影响模型训练效果；Corner Case场景覆盖不足，系统在极端情况下失效。 | 数据质量报告，包括数据漂移、异常数据比例、标签一致性等指标；告警信息。 | FusionModuleIntegrationTesting/SimulationQualityMonitoring.html |
| 融合模块集成测试 | GAN数据溯源与质量评估 | 人员：GAN模型开发者，测试工程师；机器：GAN模型服务器，数据存储服务器；环境：GAN模型训练环境。 | 1. GAN数据生成：GAN模型生成数据；2. 数据溯源：记录GAN模型版本、生成时间、生成场景等信息；3. 质量评估：计算FID、KL散度、Wasserstein距离等指标；4. 结果展示：在仪表盘上展示结果。 | GAN模型版本混乱，无法追踪数据来源；GAN生成数据质量低，无法有效增强测试用例；生成特定天气/光照条件的数据失败。 | GAN数据溯源报告，包括GAN模型版本、生成时间、生成场景等信息；GAN数据质量报告，包括FID、KL散度、Wasserstein距离等指标。 | FusionModuleIntegrationTesting/GANDataSourcingAndQuality.html |
| 融合模块集成测试 | 自动驾驶风险评估与告警 | 人员：安全工程师，测试工程师；机器：自动驾驶系统，仿真环境；环境：交通环境。 | 1. 数据采集：从自动驾驶系统或仿真环境中采集数据；2. 风险评估：计算TTC、速度等指标；3. 告警：当指标超过阈值时，触发告警；4. 结果展示：在仪表盘上展示结果。 | TTC过低，存在碰撞风险；速度过高，存在安全隐患；风险评估模型不准确，导致误报或漏报。 | 风险评估报告，包括TTC、速度等指标；告警信息。 | FusionModuleIntegrationTesting/AutonomousDrivingRiskAssessment.html |
| 融合模块集成测试 | 模型泛化能力评估 | 人员：模型开发者，安全工程师；机器：模型服务器，攻击服务器；环境：各种Corner Case场景。 | 1. 生成对抗样本：使用FGSM、PGD等算法生成对抗样本；2. 模型测试：使用对抗样本测试模型；3. 评估泛化能力：计算对抗攻击成功率等指标；4. 结果展示：在仪表盘上展示结果。 | 模型容易受到对抗攻击，导致误判；模型在未知场景下性能下降；测试用例覆盖不足，无法全面评估模型的泛化能力。 | 模型泛化能力评估报告，包括对抗攻击成功率等指标。 | FusionModuleIntegrationTesting/ModelGeneralizationEvaluation.html |
| 融合模块集成测试 | 置信度评估与校准 | 人员：模型开发者，数据科学家；机器：模型服务器，数据分析服务器；环境：模型预测环境。 | 1. 模型预测：使用模型进行预测；2. 评估置信度：计算ECE、平均置信度等指标；3. 校准：使用温度缩放等方法校准模型；4. 结果展示：在仪表盘上展示结果。 | 模型置信度与实际准确率不一致，导致决策失误；置信度评估方法不合理，无法准确反映模型性能；校准方法不当，导致模型性能下降。 | 置信度评估报告，包括ECE、平均置信度等指标；校准后的模型。 | FusionModuleIntegrationTesting/ConfidenceEvaluationAndCalibration.html |
| Corner Case 场景覆盖度分析 | Corner Case场景覆盖度监控 | 人: 监控人员、算法工程师; 机: GAN模型、Corner Case数据库、监控仪表板; 环: 模拟驾驶环境、真实道路环境 | 1. GAN模型生成数据; 2. 模型或算法对生成数据进行测试，判断是否覆盖Corner Case场景; 3. 计算场景覆盖度、场景重要性评分、加权场景覆盖度; 4. 监控仪表板展示各项指标; 5. 覆盖度低于阈值时触发告警; 6. 根据告警信息，调整GAN模型训练策略，增强数据。 | Corner Case场景数据库不完整、场景重要性评分不准确、GAN模型无法生成足够的Corner Case场景、场景覆盖度低于阈值 | 场景覆盖度报告、告警信息、GAN模型改进方案、数据增强建议 | CornerCaseCoverageAnalysis/CornerCaseCoverageMonitoring.html |
| Corner Case 场景覆盖度分析 | GAN数据质量评估 | 人: 算法工程师、测试人员; 机: GAN模型、评估指标计算工具、监控仪表板; 环: 模拟驾驶环境、真实道路环境 | 1. GAN模型生成数据; 2. 使用KL散度、Wasserstein距离、FID等指标评估生成数据的质量; 3. 监控仪表板展示各项指标; 4. 根据评估结果，调整GAN模型训练策略，提升数据质量。 | GAN生成数据质量不高、评估指标选择不合理、评估结果无法准确反映GAN模型的性能 | 数据质量评估报告、GAN模型改进方案 | CornerCaseCoverageAnalysis/GANDataQualityAssessment.html |
| Corner Case 场景覆盖度分析 | 对抗攻击鲁棒性评估 | 人: 安全工程师、算法工程师; 机: 自动驾驶系统、对抗攻击生成工具、监控仪表板; 环: 模拟攻击环境、真实道路环境 | 1. 使用FGSM、PGD等方法生成对抗样本; 2. 将对抗样本输入自动驾驶系统进行测试; 3. 计算对抗攻击成功率等指标; 4. 监控仪表板展示各项指标; 5. 根据评估结果，改进自动驾驶系统的防御机制，提升鲁棒性。 | 自动驾驶系统存在安全漏洞、对抗攻击生成方法过于简单、无法有效评估系统的鲁棒性 | 对抗攻击评估报告、安全漏洞修复方案 | CornerCaseCoverageAnalysis/AdversarialRobustnessEval.html |
| Corner Case 场景覆盖度分析 | 安全距离监控 | 人: 驾驶员、监控人员; 机: 自动驾驶系统、距离传感器、监控仪表板; 环: 真实道路环境 | 1. 距离传感器获取车辆之间的距离和速度信息; 2. 计算碰撞时间(TTC)和安全距离; 3. 监控仪表板展示距离、速度、TTC等信息; 4. TTC低于阈值或距离小于安全距离时触发告警; 5. 提醒驾驶员采取措施，避免碰撞。 | 距离传感器故障、算法计算错误、驾驶员反应迟钝、安全距离阈值设置不合理 | 安全距离告警信息、驾驶行为改进建议 | CornerCaseCoverageAnalysis/SafeDistanceMonitoring.html |
| Corner Case 场景覆盖度分析 | 置信度评估监控 | 人: 算法工程师、模型评估人员; 机: 自动驾驶模型、Corner Case数据库、置信度评估工具、监控仪表板; 环: 模拟驾驶环境、真实道路环境 | 1. 模型对Corner Case场景数据进行预测; 2. 计算ECE (期望校准误差)、平均置信度等指标; 3. 绘制准确率-置信度图、ROC曲线; 4. 监控仪表板展示各项指标和图表; 5. 根据评估结果，调整模型训练策略或后处理方法，提升置信度校准。 | 模型置信度与实际准确率不匹配、过度自信导致错误决策、置信度评估指标选择不合理 | 置信度评估报告、模型校准方案 | CornerCaseCoverageAnalysis/ConfidenceEvalMonitoring.html |
| 置信度评估 | 感知模块置信度监控 | 人：监控人员，算法工程师；机：服务器，感知模块软件，可视化界面；环：各种交通环境，天气状况。 | 1. 感知模块实时输出置信度数据；2. 监控系统接收数据，进行评估（校准误差、分布等）；3. 若超出预设阈值，触发告警；4. 人工介入，分析原因，优化模型。 | 1. 置信度估计不准确：感知模块无法准确估计置信度，导致决策模块无法有效利用；2. 置信度校准失效：校准方法无法有效提高置信度的准确性。 | 1. 实时置信度指标（ECE，平均置信度）；2. 校准曲线，置信度直方图；3. 告警信息（超过阈值）; 4.风险评估报告. | ConfidenceEvaluation/PerceptionConfidenceMonitor.html |
| 置信度评估 | GAN数据质量评估 | 人：数据科学家，算法工程师，安全工程师；机：服务器，GAN模型，监控系统，可视化界面；环：GAN训练数据集，自动驾驶仿真环境。 | 1. GAN生成数据；2. 评估系统接收GAN生成数据，并与真实数据进行比较；3. 计算GAN生成数据的质量指标（KL散度，Wasserstein距离等）；4. 若指标超出阈值，触发告警；5. 人工介入，调整GAN模型或数据生成策略。 | 1. 生成数据与真实数据分布差异过大；2. 生成数据包含有害或不合理的场景；3. GAN模型收敛性问题，导致生成数据质量不稳定。 | 1. GAN生成数据质量指标（KL散度、Wasserstein距离等）；2. 真实数据和生成数据的分布对比图；3. 告警信息（超过阈值）;4.风险评估报告。 | ConfidenceEvaluation/GANDataQualityEvaluation.html |
| 置信度评估 | 对抗攻击脆弱性评估 | 人：安全工程师，算法工程师；机：自动驾驶系统，对抗攻击算法，监控系统，可视化界面；环：对抗攻击环境，测试数据集。 | 1. 生成对抗样本（FGSM, PGD等）；2. 将对抗样本输入自动驾驶系统；3. 监控系统记录系统的行为和决策；4. 计算攻击成功率；5. 若攻击成功率高于阈值，触发告警；6. 人工介入，优化模型，提升鲁棒性。 | 1. 系统对对抗攻击的防御能力不足；2. 对抗样本生成算法过于强大，导致评估结果不准确；3. 系统对某些特定类型的对抗攻击非常脆弱。 | 1. 对抗攻击成功率；2. 对抗样本示例；3. 系统行为和决策记录；4. 告警信息（攻击成功率过高）; 5. 风险评估报告。 | ConfidenceEvaluation/AdversarialAttackEval.html |
| 置信度评估 | 安全距离监控 | 人：驾驶员，监控人员；机：车辆传感器，监控系统，车载终端，可视化界面；环：交通环境，车辆速度，障碍物距离。 | 1. 车辆传感器实时采集车辆速度和障碍物距离数据；2. 监控系统根据数据计算安全距离；3. 若实际距离小于安全距离，发出警告；4. 驾驶员或自动驾驶系统采取避让措施。 | 1. 传感器数据不准确，导致安全距离计算错误；2. 监控系统计算安全距离的算法存在缺陷；3. 驾驶员反应时间过长，无法及时采取避让措施。 | 1. 实时安全距离；2. 车辆速度；3. 障碍物距离；4. 警告信息（安全距离不足）;5.风险评估报告。 | ConfidenceEvaluation/SafeDistanceMonitor.html |
| 置信度评估 | TTC (Time-To-Collision) 监控 | 人：驾驶员，监控人员；机：车辆传感器，监控系统，车载终端，可视化界面；环：交通环境，车辆速度，相对速度，障碍物距离。 | 1. 车辆传感器实时采集车辆速度、相对速度和障碍物距离数据；2. 监控系统根据数据计算TTC；3. 若TTC小于预设阈值，发出警告；4. 驾驶员或自动驾驶系统采取避让措施。 | 1. 传感器数据不准确，导致TTC计算错误；2. 监控系统计算TTC的算法存在缺陷；3. 驾驶员反应时间过长，无法及时采取避让措施。 | 1. 实时TTC；2. 车辆速度；3. 相对速度；4. 障碍物距离；5. 警告信息（TTC过短）;6.风险评估报告。 | ConfidenceEvaluation/TTCMonitor.html |
| GAN结构验证 | GAN性能监控与告警 | 算法工程师、监控系统、GAN模型服务器、性能评估指标（IS, FID, PPL）、数据集 | 1. GAN模型生成Corner Case数据。 2. 性能评估模块计算IS、FID、PPL等指标。 3. 监控系统接收指标数据，并与预设阈值进行比较。 4. 若指标超出阈值，触发告警（邮件、短信、平台通知）。 5. 算法工程师分析告警信息，并调整GAN模型参数或结构。 | 1. 评估指标与实际需求不符，导致误判。 2. GAN结构设计不合理，无法生成高质量的Corner Case数据。 3. 阈值设置不合理，导致频繁误报或漏报。 4. 硬件故障导致GAN模型性能下降。 | 1. 实时性能指标（IS, FID, PPL）数据及可视化图表。 2. 告警信息（指标名称、当前值、阈值、告警级别）。 3. GAN模型性能分析报告，辅助问题定位。 | GANStructureVerification/GANPerformanceMonitoringandAlert.html |
| GAN结构验证 | 数据质量评估与专家干预 | 领域专家、数据质量评估系统、GAN模型、生成数据、评估指标（目标尺寸、场景合理性）、用户界面 | 1. GAN模型生成Corner Case数据。 2. 数据质量评估系统自动评估生成数据的各项指标（例如：目标尺寸是否符合规定范围）。 3. 系统将评估结果呈现给领域专家。 4. 领域专家结合自身知识，对评估结果进行修正或补充。 5. 系统根据专家的反馈，调整GAN模型参数或生成策略。 | 1. 专家知识不全面，导致评估偏差。 2. 评估指标无法涵盖所有质量问题。 3. GAN模型参数调整不当，导致生成数据质量下降。 4. 评估过程耗时过长，影响数据生成效率。 | 1. 自动评估的质量指标数据。 2. 专家审核后的质量评估报告。 3. 优化后的GAN模型参数或生成策略。 | GANStructureVerification/DataQualityAssessmentandExpertReview.html |
| GAN结构验证 | 模型安全性评估与对抗攻击防御 | 安全工程师、模型评估系统、目标检测模型、对抗样本生成模块、对抗攻击算法（FGSM, PGD）、数据集 | 1. 使用GAN生成数据训练目标检测模型。 2. 对抗样本生成模块生成对抗样本。 3. 模型评估系统使用对抗样本攻击目标检测模型。 4. 系统评估模型的攻击成功率和置信度变化。 5. 若模型表现出脆弱性，采取对抗训练等防御措施，提高模型的鲁棒性。 | 1. 对抗攻击算法不足以揭示模型的所有安全漏洞。 2. 防御措施可能降低模型的泛化能力。 3. GAN生成数据本身存在偏见，导致模型对特定类型的攻击更为脆弱。 4. 模型评估系统与实际应用环境存在差异，导致评估结果不准确。 | 1. 对抗攻击成功率和置信度变化数据。 2. 模型安全评估报告。 3. 对抗训练后的模型参数。 | GANStructureVerification/ModelSecurityAssessmentandDefense.html |
| GAN结构验证 | 模型训练效果与GAN数据贡献度分析 | 算法工程师、模型训练系统、目标检测模型、GAN模型、性能评估指标（mAP, Recall, Precision）、数据集 | 1. 使用原始数据训练基线模型。2. 使用原始数据+GAN生成数据训练增强模型。3. 分别评估基线模型和增强模型的性能指标（mAP, Recall, Precision）。4. 分析增强模型相对于基线模型的性能提升，量化GAN生成数据的贡献度。5. 根据分析结果，调整GAN模型参数或生成策略。 | 1. 原始数据分布与GAN生成数据分布存在显著差异，导致模型训练不稳定。2. 评估指标无法准确反映GAN数据对模型泛化能力的影响。3. 模型训练超参数设置不合理，导致无法充分发挥GAN数据的优势。4. 数据增强策略选择不当，导致模型性能下降。 | 1. 基线模型和增强模型的性能指标对比数据。2. GAN数据贡献度分析报告。3. 优化后的GAN模型参数或生成策略。 | GANStructureVerification/ModelTrainingandGANContribution.html |
| GAN结构验证 | 安全驾驶置信度评估 | 自动驾驶工程师、安全评估系统、自动驾驶系统、GAN模型、置信度指标（ECE, 平均置信度）、数据集 | 1. GAN模型生成Corner Case数据。2. 自动驾驶系统对生成的数据进行感知和决策。3. 安全评估系统记录自动驾驶系统对每个场景的识别置信度。4. 计算置信度指标，如期望校准误差(ECE)和平均置信度。5. 分析置信度分布，找出低置信度场景，并进行针对性优化。 | 1. 置信度评估指标与实际驾驶风险不完全一致。2. 自动驾驶系统本身存在感知和决策误差。3. GAN生成数据无法完全模拟真实世界的所有Corner Case场景。4. 安全评估系统引入额外的延迟，影响实时性。 | 1. 每个Corner Case场景的识别置信度数据。2. 置信度评估报告（ECE, 平均置信度等指标）。3. 低置信度场景列表。 | GANStructureVerification/SafeDrivingConfidenceEvaluation.html |
| 生成数据质量评估 | 数据质量监控 | 数据科学家、数据工程师、自动化数据质量评估系统、GAN模型、数据存储环境、评估指标。 | 数据流程：GAN生成数据 -> 自动化评估系统计算各项指标 -> 指标结果存储 -> 仪表板展示。 业务流程：周期性运行自动化评估 -> 专家复核告警数据 -> 根据评估结果调整GAN参数或数据生成策略。 应用流程：数据质量评估系统自动启动，定期评估，并通过界面或邮件告警。 | 专家评分的主观性、客观指标无法全面评估数据质量、评估系统本身的bug。 | 数据质量评估报告（包括各项指标、专家评分、风险提示）、告警信息、GAN模型调整建议。 | GeneratedDataQualityEvaluation/DataQualityMonitoring.html |
| 生成数据质量评估 | GAN模型性能评估 | 模型工程师、数据科学家、GAN模型、训练数据集、计算资源、评估指标。 | 数据流程：GAN模型生成数据 -> 使用FID, PPL等指标进行评估 -> 结果存储 -> 仪表板展示。 业务流程：模型训练完成后自动评估 -> 根据评估结果调整模型结构或训练参数。 应用流程：GAN训练平台自动调用评估模块，并将结果可视化。 | 评估指标的片面性、计算资源不足、模型训练过程中的不稳定因素。 | GAN模型性能评估报告（包括各项指标、模型结构调整建议）、训练过程监控数据。 | GeneratedDataQualityEvaluation/GANPerformanceEvaluation.html |
| 生成数据质量评估 | Corner Case数据生成与验证 | 算法工程师、测试工程师、GAN模型、真实数据、仿真环境、自动驾驶模型。 | 数据流程：定义Corner Case场景描述 -> GAN生成Corner Case数据 -> 数据注入仿真环境 -> 自动驾驶模型测试 -> 模型性能评估。 业务流程：工程师定义Corner Case场景 -> GAN生成数据 -> 测试团队进行模型验证 -> 反馈数据用于GAN优化。 应用流程：自动化数据生成和测试流程。 | Corner Case数据的真实性验证、仿真环境的准确性、GAN生成数据的多样性。 | Corner Case数据集、自动驾驶模型性能评估报告、GAN模型优化建议。 | GeneratedDataQualityEvaluation/CornerCaseGenerationandVerification.html |
| 生成数据质量评估 | 潜在事故风险预测 | 安全工程师、数据科学家、自动驾驶模型、GAN模型、真实数据、事故数据库。 | 数据流程：GAN生成场景数据 -> 场景数据与真实数据融合 -> 输入自动驾驶模型 -> 模型预测结果分析 -> 风险评估。 业务流程：定期分析数据，预测潜在风险 -> 制定安全策略 -> 监控系统运行状态。 应用流程：风险预测系统自动分析，并生成风险报告。 | 数据融合的准确性、自动驾驶模型的预测能力、风险评估模型的有效性。 | 潜在事故风险预测报告、安全策略建议。 | GeneratedDataQualityEvaluation/PotentialAccidentRiskPrediction.html |
| 生成数据质量评估 | 传感器融合精度评估 | 传感器工程师、算法工程师、GAN模型、传感器数据、融合算法、评估指标。 | 数据流程：GAN生成传感器数据 -> 数据与真实传感器数据融合 -> 输入传感器融合算法 -> 算法输出结果评估 -> 精度分析。 业务流程：定期评估融合算法精度 -> 根据评估结果优化算法参数或GAN生成数据策略。 应用流程：传感器融合算法开发平台自动评估。 | GAN生成传感器数据的真实性、融合算法的复杂性、评估指标的合理性。 | 传感器融合精度评估报告、算法优化建议。 | GeneratedDataQualityEvaluation/SensorFusionAccuracyAssessment.html |
| 生成数据质量评估 | 模型攻击防御能力评估 | 安全工程师、模型工程师、GAN模型、自动驾驶模型、对抗攻击算法、评估指标。 | 数据流程：GAN生成对抗样本 -> 对抗样本输入自动驾驶模型 -> 模型预测结果分析 -> 攻击成功率评估。 业务流程：定期评估模型安全性 -> 根据评估结果优化模型防御机制。 应用流程：安全测试平台自动评估。 | 对抗攻击的多样性、模型防御机制的有效性、评估指标的全面性。 | 模型攻击防御能力评估报告、安全加固建议。 | GeneratedDataQualityEvaluation/ModelAttackDefenseEvaluation.html |
| 人工成本分析 | 数据质量监控 | 人：数据科学家、标注人员；机：服务器、GAN模型、自动化标注工具；环：数据存储环境、计算资源环境。 | 1. GAN生成数据；2. 数据质量评估（计算Wasserstein距离、异常数据比例、IOU等）；3. 数据质量指标可视化；4. 若指标超出阈值，触发告警；5. 人工介入排查问题并调整GAN参数。 | 1. 数据漂移导致模型泛化能力下降；2. 异常数据影响模型训练效果；3. 标注不一致导致模型学习错误。 | 1. 数据质量报告（包含各项指标）；2. 告警信息；3. GAN参数调整建议。 | LaborCostAnalysis/DataQualityMonitoring.html |
| 人工成本分析 | GAN性能评估 | 人：模型训练人员；机：GPU服务器、GAN模型、评估指标计算工具；环：训练数据集、验证数据集。 | 1. GAN模型训练；2. 性能指标计算（FID、模式崩溃指标等）；3. 性能指标可视化；4. 若指标表现不佳，调整GAN模型结构或训练参数。 | 1. 模式崩溃导致生成数据多样性不足；2. 分布散度过大导致生成数据与真实数据差异明显；3. 模型不稳定导致生成数据质量波动。 | 1. GAN性能报告（包含各项指标）；2. GAN模型结构或训练参数调整建议。 | LaborCostAnalysis/GANPerformanceEvaluation.html |
| 人工成本分析 | 模型安全评估 | 人：安全工程师；机：训练好的模型、对抗攻击工具；环：测试数据集、对抗样本生成环境。 | 1. 模型训练；2. 生成对抗样本；3. 使用对抗样本攻击模型；4. 计算对抗攻击成功率；5. 若成功率过高，进行模型防御加固。 | 1. 对抗攻击导致模型预测错误；2. 模型在低置信度情况下做出错误决策。 | 1. 模型安全报告（包含对抗攻击成功率、低置信度预测占比等）；2. 模型防御加固建议。 | LaborCostAnalysis/ModelSecurityEvaluation.html |
| 人工成本分析 | 数据溯源与审计 | 人：管理员、审计人员；机：数据存储系统、审计日志系统；环：数据访问控制策略、安全审计策略。 | 1. 记录GAN生成数据的元数据信息（GAN版本、生成时间、场景等）；2. 记录用户对数据的访问和操作行为；3. 提供数据溯源查询和审计日志查看功能。 | 1. 数据来源不明；2. 数据篡改；3. 违规访问。 | 1. 数据溯源报告；2. 安全审计日志。 | LaborCostAnalysis/DataProvenanceandAudit.html |
| 人工成本分析 | 自动化标注辅助 | 人：标注人员；机：预训练模型、自动化标注工具；环：标注规范、标注平台。 | 1. GAN生成数据；2. 自动化标注工具对数据进行初步标注；3. 人工审核和修正标注结果；4. 将标注后的数据用于模型训练。 | 1. 自动化标注错误；2. 预训练模型不适用。 | 1. 自动化标注结果；2. 人工修正后的标注结果。 | LaborCostAnalysis/AutomatedAnnotationAid.html |
| 人工成本分析 | 模型校准评估 | 人：模型评估人员；机：评估模型、Calibration Curve生成工具；环：验证数据集。 | 1. 模型预测；2. 计算Expected Calibration Error (ECE); 3.生成Calibration Curve; 4.分析模型是否需要校准 | 1. 模型过度自信或不自信; 2. 决策风险增加 | 1. 模型校准报告(包含ECE等); 2. Calibration Curve图。 | LaborCostAnalysis/ModelCalibrationEvaluation.html |
| 可控性评估 | 恶劣天气下的目标检测与识别 | 人：安全员（远程监控），行人。 机：车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达，GPU计算单元。 环：雨、雪、雾等恶劣天气环境。 | 1. 传感器数据采集（摄像头、雷达）。2. 数据预处理和融合。3. 目标检测与识别算法执行。4. 决策规划与控制。5. 驾驶行为输出。 | 1. 传感器感知能力下降导致目标漏检、误检。 2. 算法泛化能力不足，对极端天气情况适应性差。 3. 数据分布偏移，导致模型性能下降。 | 1. 目标检测框、类别、置信度。2. 场景语义分割结果。 3. 风险评估报告（目标可见性、置信度等）。 4. 安全驾驶策略（降低车速、增大车距等）。 | ControllabilityEvaluation/AdverseWeatherObjectDetection.html |
| 可控性评估 | 弱光照/夜间环境下的高精度定位 | 人：安全员（远程监控）。 机：高精度地图、车载摄像头、惯性测量单元（IMU）、GNSS接收器。 环：夜间、隧道、光线不足等环境。 | 1. 传感器数据采集（摄像头、IMU、GNSS）。2. 视觉里程计与高精度地图匹配。3. 多传感器数据融合。4. 定位结果输出。 | 1. 视觉特征提取困难导致定位精度下降。2. GNSS信号弱或丢失导致定位失效。3. 多传感器融合算法鲁棒性不足。 | 1. 车辆高精度位置坐标。2. 定位误差估计。3. 导航路径规划。 | ControllabilityEvaluation/Low-LightHigh-PrecisionLocalization.html |
| 可控性评估 | 复杂交通流下的行为预测与决策 | 人：驾驶员、行人、骑行者。 机：车载传感器、V2X通信设备、决策规划模块。 环：拥堵路段、十字路口、汇流区域等。 | 1. 传感器数据采集与目标跟踪。2. 交通参与者行为预测。3. 风险评估。4. 驾驶决策制定。5. 车辆控制。 | 1. 交通参与者行为具有不确定性。2. 预测模型精度不足导致误判。3. 决策规划算法无法应对突发状况。 | 1. 周围车辆、行人的未来轨迹预测。2. 碰撞风险评估。3. 换道、加速、减速等驾驶指令。 | ControllabilityEvaluation/ComplexTrafficFlowPrediction.html |
| 可控性评估 | 极端 Corner Case 的安全测试与验证 | 人：安全工程师、测试人员。 机：仿真平台、物理测试车辆、控制系统。 环：模拟或真实的极端 Corner Case 场景。 | 1. Corner Case 场景设计与生成（使用GAN）。2. 仿真或物理测试。3. 系统行为监控与数据记录。4. 性能评估与问题诊断。 | 1. 无法全面覆盖所有可能的 Corner Case 场景。2. 仿真环境与真实环境存在差异。3. 测试成本高昂。 | 1. 系统性能报告。2. Bug 报告与问题分析。3. 改进建议。 | ControllabilityEvaluation/ExtremeCornerCaseVerification.html |
| 可控性评估 | GAN模型对抗攻击与鲁棒性评估 | 人：安全工程师、AI算法工程师。 机：GAN模型、自动驾驶模型、对抗攻击算法。 环：模拟或构建的对抗样本攻击环境。 | 1. 生成对抗样本（FGSM, PGD）。2. 使用对抗样本攻击自动驾驶模型。3. 评估模型性能（识别率、定位精度）。4. 分析攻击原因与影响。5. 提出防御策略。 | 1. 对抗样本容易被检测到，攻击效果不佳。2. 评估指标无法全面反映模型的安全风险。3. 防御方法复杂且计算成本高昂。 | 1. 模型鲁棒性评估报告。2. 对抗攻击成功率。3. 防御策略建议。 | ControllabilityEvaluation/GANAdversarialAttackEvaluation.html |
| 数据增强比例优化 | 数据质量监控 | 数据科学家、数据工程师、监控系统、数据存储、数据质量检测工具、服务器、网络环境。 | 1. 数据采集：采集真实数据和GAN生成数据；2. 质量检测：使用算法检测数据漂移、异常数据和标注一致性；3. 指标计算：计算Wasserstein距离、异常数据占比、平均IOU等指标；4. 告警触发：当指标超过阈值时触发告警；5. 问题定位：人工排查问题数据和生成过程。 | 数据漂移导致模型性能下降；异常数据污染训练集；标注不一致性影响模型学习。 | 数据质量评分、异常数据占比、标注一致性评分、数据漂移告警。 | DataAugmentationRatioOptimization/DataQualityMonitoring.html |
| 数据增强比例优化 | 模型性能监控 | 机器学习工程师、算法工程师、模型训练平台、模型评估工具、数据集、服务器、GPU资源。 | 1. 模型训练：使用真实数据和GAN生成数据混合训练模型；2. 性能评估：在验证集上评估模型精度、召回率等指标；3. 指标监控：实时监控验证集精度变化趋势；4. 对抗攻击：使用FGSM、PGD等方法进行对抗攻击，评估模型鲁棒性；5. 告警触发：当指标低于阈值或对抗攻击成功率过高时触发告警。 | 模型过拟合GAN生成数据；验证集无法代表真实场景；模型泛化能力不足。 | 模型精度、召回率、F1-score、对抗攻击成功率、模型泛化能力评分。 | DataAugmentationRatioOptimization/ModelPerformanceMonitoring.html |
| 数据增强比例优化 | 数据增强比例动态调整 | 机器学习工程师、强化学习算法、数据增强模块、模型训练平台、数据集、服务器、GPU资源。 | 1. 模型训练：使用当前GAN数据比例训练模型；2. 性能评估：在验证集上评估模型性能；3. 比例调整：使用强化学习算法根据性能反馈调整GAN数据比例；4. 重复训练：使用新的GAN数据比例重新训练模型；5. 终止条件：当模型性能达到要求或达到最大迭代次数时停止。 | GAN数据比例不当导致模型性能下降；调整策略不稳定导致模型震荡；计算资源消耗过大。 | GAN数据比例变化曲线、验证集精度变化曲线、训练时间。 | DataAugmentationRatioOptimization/DataAugmentationRatioTuning.html |
| 数据增强比例优化 | GAN数据溯源与影响分析 | 数据科学家、可视化工具、数据溯源系统、模型分析工具、GAN模型、服务器、数据存储。 | 1. 数据溯源：查询GAN生成数据的元数据信息，包括GAN版本、生成时间、生成参数等；2. 特征提取：提取GAN生成数据的中间层特征；3. 影响分析：分析GAN数据对模型预测结果的影响，例如使用Grad-CAM可视化模型关注区域；4. 可视化展示：使用图表和热力图等方式展示分析结果。 | 数据溯源信息不完整；影响分析方法不准确；可视化结果难以理解。 | GAN版本信息、生成参数、中间层特征分布、模型关注区域。 | DataAugmentationRatioOptimization/GANDataSourcingAnalysis.html |
| 数据增强比例优化 | 置信度评估与校准 | 机器学习工程师、校准算法、模型评估工具、数据集、服务器、GPU资源。 | 1. 模型预测：使用模型对数据进行预测，获得预测结果和置信度；2. 置信度评估：计算期望校准误差（ECE）等指标评估置信度；3. 置信度校准：使用温度缩放等方法校准置信度；4. 性能评估：在校准后的置信度上评估模型性能；5. 重复校准：当性能不满足要求时重复校准过程。 | 模型置信度估计不准确；校准算法引入偏差；校准后模型性能下降。 | 期望校准误差（ECE）、平均置信度、置信度校准曲线。 | DataAugmentationRatioOptimization/ConfidenceEvalAndCalibration.html |
| 计算资源监控 | GAN训练资源监控与优化 | 人：算法工程师、运维人员；机：GPU服务器、监控系统；环：云平台环境、Kubernetes集群 | 1. 训练任务提交；2. 监控系统采集资源使用数据；3. 分析数据并与阈值比较；4. 超出阈值触发告警；5. 根据告警信息进行资源调整或代码优化；6. 持续监控。 | 资源占用过多导致训练速度慢，资源分配不合理导致资源浪费，硬件故障导致训练中断。 | 资源使用率报告、告警信息、优化建议、训练速度提升、资源利用率提升。 | ComputeResourceMonitoring/GANTrainingResourceMonitoring.html |
| 计算资源监控 | GAN生成数据质量评估 | 人：数据科学家、模型评估人员；机：模型评估系统、InceptionV3模型；环：数据存储环境、评估环境 | 1. 生成数据；2. 计算FID、IS、PPL等指标；3. 与真实数据指标对比；4. 分析生成数据质量；5. 生成数据质量报告。 | 生成数据质量差导致模型训练效果不佳，生成数据多样性不足导致模型泛化能力弱。 | FID、IS、PPL等指标报告、数据质量评估报告、生成数据示例。 | ComputeResourceMonitoring/GANGeneratedDataQualityEval.html |
| 计算资源监控 | GAN模型安全风险评估 | 人：安全工程师、模型开发者；机：对抗攻击工具、安全审计系统；环：模型运行环境、安全评估环境 | 1. 对模型进行对抗攻击；2. 计算攻击成功率；3. 分析模型预测结果置信度；4. 检查模型是否存在数据泄露风险；5. 生成安全风险评估报告。 | 模型被对抗攻击成功导致预测错误，模型泄露敏感数据。 | 对抗攻击成功率报告、置信度评估报告、数据泄露风险评估报告、安全风险评估报告。 | ComputeResourceMonitoring/GANModelSecurityRiskAssessment.html |
| 计算资源监控 | GAN数据增强在自动驾驶中的应用监控 | 人：自动驾驶工程师、数据科学家；机：自动驾驶模型、监控仪表盘；环：训练数据、自动驾驶场景 | 1. 使用GAN生成数据增强训练集；2. 训练自动驾驶模型；3. 监控模型在真实场景下的表现；4. 分析GAN数据对模型性能的影响；5. 生成监控报告。 | GAN生成数据与真实数据分布不一致导致模型性能下降，GAN生成数据引入噪声导致模型鲁棒性降低。 | 模型性能报告、GAN数据使用情况报告、监控报告。 | ComputeResourceMonitoring/GANDataAugmentationinAD.html |
| 计算资源监控 | GAN生成对抗样本检测 | 人：安全研究员、算法工程师；机：对抗样本检测模型、GAN模型；环：数据输入环境、安全防御系统 | 1. 接收数据输入；2. 使用对抗样本检测模型判断数据是否为对抗样本；3. 如果是，则进行告警或采取防御措施。 | 无法有效检测对抗样本，导致系统被攻击。 | 对抗样本检测结果、告警信息。 | ComputeResourceMonitoring/GANAdversarialSampleDetection.html |
| 计算资源监控 | 置信度校准与评估 | 人：模型评估人员、算法工程师；机：置信度评估工具、校准算法；环：模型预测输出、评估数据集 | 1. 模型进行预测并输出置信度；2. 计算ECE（Expected Calibration Error）等指标；3. 使用校准算法（如Temperature Scaling）调整模型输出；4. 重新评估置信度，并生成评估报告。 | 模型置信度不准确导致误判，校准算法失效导致效果不佳。 | ECE等指标报告、校准后的模型输出、置信度评估报告。 | ComputeResourceMonitoring/ConfidenceCalibrationandEval.html |
| 计算资源监控 | GAN生成数据公平性评估 | 人：伦理研究员、数据科学家；机：公平性评估工具、统计分析软件；环：生成数据、原始数据 | 1. 使用GAN生成数据；2. 计算公平性指标，如差异影响、机会均等；3. 与原始数据对比，评估偏见程度；4. 根据结果调整GAN模型或使用后处理方法缓解偏见。 | 生成数据加剧原有偏见，导致歧视性结果。 | 公平性评估报告、偏见缓解策略。 | ComputeResourceMonitoring/GANDataFairnessEvaluation.html |
| 泛化能力评估 | 数据质量监控 | 数据科学家、数据工程师、监控仪表盘、数据管道、GAN模型、存储系统。 | 1. 数据管道将GAN生成数据和真实数据接入监控系统。2. 监控系统计算各项数据质量指标。3. 指标超阈值触发告警。4. 数据科学家分析告警，并调整GAN模型或数据管道。 | 1. 评估指标与实际应用不符，导致误判。2. 评估数据集代表性不足，无法覆盖所有Corner Case。3. 指标计算方法错误，导致数据失真。4. 阈值设置不合理，导致频繁告警或漏报。 | 数据质量报告、告警信息、数据质量指标趋势图。 | GeneralizationAbilityEvaluation/DataQualityMonitoring.html |
| 泛化能力评估 | GAN性能评估 | 机器学习工程师、算法研究员、GAN模型、评估服务器、FID计算工具、PPL计算工具。 | 1. 加载GAN模型。2. 使用评估数据集生成图像。3. 计算FID、PPL等指标。4. 根据指标评估模型性能。5. 对比不同GAN模型，选择最优模型。 | 1. 评估指标选择不当，无法全面反映GAN模型性能。2. 评估数据集与真实数据分布不一致，导致评估结果偏差。3. 计算资源不足，导致评估时间过长。4. 模型评估结果解读错误，导致选择次优模型。 | GAN性能评估报告、模型对比图表、最优模型推荐。 | GeneralizationAbilityEvaluation/GANPerformanceEvaluation.html |
| 泛化能力评估 | 模型鲁棒性评估 | 安全工程师、机器学习工程师、感知模型、对抗攻击工具、评估服务器、测试数据集。 | 1. 加载感知模型和测试数据集。2. 使用FGSM、PGD等对抗攻击方法生成对抗样本。3. 使用对抗样本测试模型。4. 计算对抗攻击成功率和精度下降幅度。5. 根据评估结果，优化模型训练方法或增加防御机制。 | 1. 对抗攻击方法选择不当，无法有效攻击模型。2. 测试数据集无法覆盖所有可能的攻击场景。3. 评估指标不足以反映模型鲁棒性。4. 防御机制失效，导致模型仍然容易受到攻击。 | 模型鲁棒性评估报告、对抗攻击成功率、精度下降幅度。 | GeneralizationAbilityEvaluation/ModelRobustnessEvaluation.html |
| 泛化能力评估 | 真实世界Corner Case评估 | 测试工程师、数据科学家、感知模型、真实世界Corner Case数据集、评估服务器。 | 1. 收集真实世界的Corner Case数据集。2. 使用数据集评估感知模型。3. 分析模型错误预测的案例。4. 根据分析结果，调整模型训练数据或优化模型结构。 | 1. 真实世界Corner Case数据集收集不足，无法覆盖所有可能的场景。2. 数据集标注质量不高，导致评估结果偏差。3. 模型错误预测的原因分析不准确，导致优化方向错误。4. 评估指标无法反映模型在真实场景中的性能。 | 真实世界Corner Case评估报告、模型精度、错误预测案例分析。 | GeneralizationAbilityEvaluation/Real-WorldCornerCase.html |
| 泛化能力评估 | 领域自适应 | 机器学习工程师、算法研究员、感知模型、GAN模型、真实数据、GAN生成数据、领域自适应算法。 | 1. 收集真实数据和GAN生成数据。2. 使用MMD、DANN等领域自适应算法对模型进行训练。3. 评估模型在真实数据上的性能。4. 根据评估结果，调整领域自适应算法或GAN模型。 | 1. 领域自适应算法选择不当，无法有效减小数据差异。2. 源域和目标域数据分布差异过大，导致自适应效果不佳。3. 算法训练时间过长，影响开发效率。4. 评估指标无法反映领域自适应的有效性。 | 领域自适应模型、模型精度提升报告、源域和目标域数据分布可视化图。 | GeneralizationAbilityEvaluation/DomainAdaptation.html |
| 训练效率优化 | GAN数据增强效果监控 | 数据科学家、算法工程师、监控系统、数据中心、模拟环境 | 1. GAN生成数据，2. 数据注入训练集，3. 模型训练，4. 评估模型指标，5. 指标监控与告警 | GAN生成数据质量不高、引入偏差、导致模型过拟合、模型泛化能力下降 | 数据质量评分、模型指标（精度、召回率等）、GAN性能指标（FID、PPL等）、告警信息 | TrainingEfficiencyOptimization/GANEnhancementMonitoring.html |
| 训练效率优化 | 数据质量漂移检测 | 数据分析师、算法工程师、监控系统、数据仓库、实际道路环境 | 1. 收集训练数据和实际数据，2. 计算分布差异（KL散度、Wasserstein距离），3. 监控差异指标，4. 触发告警 | 实际环境数据分布变化、数据采集设备故障、导致模型预测不准确、影响行车安全 | 分布差异指标、数据质量报告、异常数据列表、告警信息 | TrainingEfficiencyOptimization/DataQualityDriftDetection.html |
| 训练效率优化 | 对抗攻击防御评估 | 安全工程师、算法工程师、测试平台、模拟攻击环境、防御机制 | 1. 生成对抗样本（FGSM、PGD），2. 使用对抗样本攻击模型，3. 评估攻击成功率，4. 监控攻击日志 | 对抗样本攻击成功、模型预测错误、导致车辆行为异常、危及乘客安全 | 对抗攻击成功率、模型预测结果、攻击日志、告警信息 | TrainingEfficiencyOptimization/AdversarialAttackDefense.html |
| 训练效率优化 | Corner Case数据生成与验证 | 算法工程师、数据工程师、模拟环境、GAN模型、验证数据集 | 1. 定义Corner Case场景，2. 使用GAN生成数据，3. 使用生成数据训练模型，4. 在验证集上评估模型性能 | GAN无法生成有效的Corner Case数据、生成数据质量不高、导致模型训练效果不佳 | 生成数据质量评估报告、模型在Corner Case场景下的性能指标 | TrainingEfficiencyOptimization/CornerCaseGeneration.html |
| 训练效率优化 | 置信度校准监控 | 算法工程师、模型评估系统、测试数据集、实际道路环境 | 1. 使用模型进行预测，2. 收集预测结果和置信度，3. 计算校准误差（ECE），4. 监控校准曲线 | 模型置信度与实际准确率不符、导致误判、影响行车安全 | 校准误差（ECE）、校准曲线、平均置信度 | TrainingEfficiencyOptimization/ConfidenceCalibration.html |
| 训练效率优化 | GAN数据溯源与审计 | 安全管理员、数据管理员、审计系统、GAN模型、数据存储系统 | 1. GAN生成数据，2. 记录元数据（版本、生成时间、参数等），3. 存储元数据，4. 定期进行安全审计 | GAN生成数据被滥用、数据安全风险、无法追溯责任 | 元数据记录、审计报告、访问日志 | TrainingEfficiencyOptimization/GANDataProvenance.html |
| 伦理考量 | 数据偏见监控与缓解 | 数据科学家、伦理审查委员会成员、监控系统、GAN模型、数据集、服务器。 | 1. GAN生成数据；2. 偏见检测算法分析数据（如计算KL散度）；3. 系统显示偏见程度指标；4. 若超过阈值，触发告警；5. 应用去偏见算法（如重采样）；6. 伦理审查委员会审核；7. 重新生成数据。 | 数据集本身存在的潜在偏见、GAN模型放大数据集偏见、人工干预引入新的偏见、无法量化用户主观感受、数据量不足导致采样不准确。 | 偏见指标可视化报告（包括各类偏见统计）、去偏见算法效果评估、人工审查结果、优化后的GAN模型参数。 | EthicalConsiderations/BiasMonitoringandMitigation.html |
| 伦理考量 | GAN数据质量评估与提升 | 数据工程师、GAN模型、评估指标体系、监控系统、数据集、高性能计算资源。 | 1. GAN生成数据；2. 评估指标计算（如FID、模式崩溃指标）；3. 系统显示数据质量指标；4. 根据指标分析问题；5. 调整GAN模型参数或结构；6. 重新生成数据。 | 评估方法不准确导致误判、优化方向错误导致性能下降、数据分布的动态变化、缺乏有效的评估工具、人工经验不足。 | GAN模型质量报告（包括各种评估指标）、模型优化建议、新生成的数据集、数据质量趋势分析。 | EthicalConsiderations/GANDataQualityAssessment.html |
| 伦理考量 | 用户反馈驱动的GAN数据迭代 | 用户、数据分析师、用户反馈系统、GAN模型、数据集、用户界面。 | 1. GAN生成数据；2. 用户通过用户界面反馈数据；3. 数据分析师分析用户反馈；4. 根据反馈调整GAN模型；5. 重新生成数据。 | 用户反馈的偏差、反馈信息不足以支撑模型改进、用户需求变化快速、数据标注成本高昂。 | 用户反馈分析报告、模型改进建议、调整后的GAN模型、用户满意度评估报告。 | EthicalConsiderations/UserFeedbackDrivenGAN.html |
| 伦理考量 | GAN数据溯源与安全审计 | 安全审计员、数据管理员、溯源系统、GAN模型、数据集、数据库。 | 1. GAN生成数据；2. 溯源系统记录数据的来源、处理过程和时间戳；3. 安全审计员定期审查溯源信息；4. 若发现问题，进行追溯和处理。 | 日志数据丢失或被篡改、恶意用户绕过审计机制、系统漏洞导致数据泄露、审计成本过高。 | 安全审计报告、风险评估报告、安全策略建议、漏洞修复方案、数据安全事件告警。 | EthicalConsiderations/GANDataProvenanceandAudit.html |
| 伦理考量 | 基于置信度评估的GAN模型改进 | 机器学习工程师、置信度评估系统、GAN模型、数据集、评估指标体系、服务器。 | 1. GAN生成数据；2. 置信度评估系统评估数据的置信度；3. 分析低置信度数据的原因；4. 调整GAN模型结构或训练策略；5. 重新生成数据，并进行置信度评估。 | 置信度评估方法不准确、无法有效识别模型薄弱环节、模型改进方向错误、计算资源不足。 | 1. 置信度评估报告（包括ECE、平均置信度等）；2. GAN模型改进方案；3. 改进后的GAN模型；4. 高置信度的GAN生成数据；5. 模型改进效果评估报告。 | EthicalConsiderations/Confidence-basedGANimprovement.html |
| 法律法规 | 数据质量监控 | 人：数据科学家、模型训练工程师；机：GAN模型、数据存储服务器、监控仪表板；环：数据生成环境、模型训练环境。 | 业务流程：GAN生成数据 -> 数据质量评估 -> 指标计算 -> 风险识别 -> 告警 -> 质量优化；数据流程：GAN生成数据 -> 预处理 -> 指标计算 -> 数据存储 -> 仪表板展示；应用流程：GAN模型 -> 数据质量评估应用 -> 监控仪表板应用 | 数据漂移导致模型泛化能力下降、异常数据干扰模型训练、标注不一致导致模型性能下降、数据泄露导致用户隐私泄露、违反法律法规，产生法律风险 | 数据质量仪表板（Wasserstein距离、异常数据占比、标注一致性），质量告警，数据质量报告 | LawsAndRegulations/DataQualityMonitoring.html |
| 法律法规 | 模型泛化能力评估 | 人：模型评估工程师、安全工程师；机：感知模型、对抗攻击算法、评估平台；环：模型测试环境、安全攻击环境 | 业务流程：构建对抗样本 -> 模型推理 -> 性能评估 -> 风险识别 -> 告警 -> 模型优化；数据流程：原始数据 -> 对抗攻击 -> 模型推理 -> 性能数据 -> 数据存储 -> 评估报告；应用流程：感知模型 -> 对抗攻击应用 -> 评估平台应用 | 对抗样本攻击成功，模型预测错误、泛化能力不足，无法应对真实场景、模型对特定攻击方式过于敏感、违反法律法规，产生法律风险 | 模型鲁棒性评估报告（攻击成功率）、模型泛化能力评估报告，攻击告警 | LawsAndRegulations/GeneralizationEvaluation.html |
| 法律法规 | GAN结构验证 | 人：GAN模型设计者、模型训练工程师；机：GAN模型、训练服务器、评估平台；环：模型设计环境、模型训练环境 | 业务流程：GAN模型训练 -> 指标计算 -> 风险识别 -> 告警 -> 模型结构调整；数据流程：训练数据 -> GAN模型训练 -> 生成数据 -> 指标计算 -> 数据存储 -> 评估报告；应用流程：GAN模型 -> 结构验证应用 -> 评估平台应用 | 模型坍塌，无法生成多样性数据、模式崩溃，生成数据重复、训练不稳定，模型性能下降、违反法律法规，产生法律风险 | GAN结构评估报告（FID、梯度惩罚、PPL），结构调整建议 | LawsAndRegulations/GANStructureVerification.html |
| 法律法规 | 融合模块集成测试 | 人：集成测试工程师、感知算法工程师；机：感知模型、融合模块、测试平台；环：集成测试环境、仿真环境 | 业务流程：数据融合 -> 模型训练/测试 -> 指标计算 -> 风险识别 -> 告警 -> 模块调整；数据流程：真实数据 + GAN生成数据 -> 数据融合 -> 模型训练/测试 -> 指标计算 -> 数据存储 -> 测试报告；应用流程：数据融合模块 -> 集成测试应用 -> 测试平台应用 | 数据融合导致模型性能下降、TTC计算错误，导致安全风险、安全距离评估不准确，产生安全风险、违反法律法规，产生法律风险 | 融合模块集成测试报告（TTC、安全距离），安全风险评估 | LawsAndRegulations/FusionModuleIntegration.html |
| 法律法规 | 闭环反馈与优化 | 人：数据科学家、算法工程师; 机：感知模型、GAN 模型、反馈系统；环：数据增强环境、模型训练环境 | 业务流程：感知模型性能评估 -> 数据增强比例调整 -> GAN数据生成 -> 模型重新训练 -> 性能评估 -> 循环优化；数据流程：感知模型性能数据 -> 比例调整算法 -> GAN训练参数 -> 生成数据 -> 模型训练数据；应用流程：感知模型 -> GAN 数据增强 -> 闭环反馈应用 | 调整比例不当导致性能震荡，系统不稳定，模型无法收敛、比例调整策略错误，导致性能下降、算法失效，导致数据安全风险、违反法律法规，产生法律风险 | 优化策略报告, 数据增强比例调整建议, 感知模型性能提升报告 | LawsAndRegulations/ClosedLoopFeedback.html |
| 法律法规 | 置信度评估与校准 | 人：模型评估工程师、安全工程师；机：感知模型、置信度评估算法、评估平台；环：模型测试环境、安全决策环境 | 业务流程：模型推理 -> 置信度评估指标计算 -> 风险识别 -> 校准模型 -> 安全决策；数据流程：模型预测概率 -> 指标计算 -> 数据存储 -> 评估报告；应用流程：感知模型 -> 置信度评估应用 -> 评估平台应用 | 置信度过高导致误判，引发安全事故、置信度过低导致漏判，错过紧急避险时机、校准方法失效导致校准后置信度更差、违反法律法规，产生法律风险 | 置信度评估报告 (ECE, 平均置信度), 校准曲线图, 校准模型版本 | LawsAndRegulations/ConfidenceEvaluationCalibration.html |