行人安全预测管理

告警信息

告警ID: A202401010001

时间戳: 2024-01-01T10:00:00Z

告警类型: 模型性能下降

告警级别: 严重

告警描述: GNN 模型推理时间超过阈值 (200ms)。当前平均推理时间为 250ms。

指标: 推理时间

当前值: 250 毫秒

阈值: 200 毫秒

模型名称: GAT

硬件: NVIDIA RTX 3090

可能原因:

  • 数据量增加
  • 硬件资源不足
  • 模型代码存在性能瓶颈

影响组件: 预测, 规划

推荐操作:

  • 检查硬件资源利用率
  • 分析模型代码，找出性能瓶颈
  • 考虑使用模型压缩技术

风险评估报告

报告ID 时间戳 风险类型 风险等级 风险描述 风险评分 操作
R202401010014 2024-01-01T02:00:00Z 模型性能 高 GNN模型在特定交通场景(例如：高速公路出口匝道)预测准确率大幅度降低 0.95
R202401010015 2024-01-01T02:15:00Z 数据质量 中 由于传感器故障(例如：激光雷达噪声), 影响GNN模型的输入数据质量 0.78
R202401010016 2024-01-01T02:30:00Z 系统集成 低 GNN模型与其他模块(例如：感知模块)之间的数据传输延迟较高 0.48

GNN 模型管理

当前模型: GAT

准确率: 88%

推理时间: 60ms

模型大小: 1.2MB

模型解释性分析

模型鲁棒性评估

交通参与者位置

模拟地图显示区域，用于展示交通参与者的位置信息