GNN交通参与者关系建模

数据管理

上传数据、数据清洗、数据校验等功能。

数据质量

2.5% 缺失率

0.8% 错误率

数据质量存在问题，请及时处理！

模型管理

选择模型、配置模型参数、执行模型推理等功能。

选择模型：

模型性能

95.2% 准确率

50ms 推理时间

80.5% 长时预测精度

90% 鲁棒性 (场景覆盖率)

70% 降低决策响应时间

60% 提高事故预防能力

推理时间过长，请优化模型！

结果展示

展示预测结果、行为分类、轨迹平滑等功能。

预测结果

这里将展示GNN模型的预测结果，例如交通参与者的未来轨迹。

行为分类

这里将展示对交通参与者行为的分类结果，例如正常行驶、加速、减速、变道等。

车辆A：正常行驶
车辆B：加速
行人C：减速

预测结果验证

验证预测结果的准确性和可靠性。

验证指标

92.8% 验证准确率

0.95 F1-Score

验证结果不理想，请检查数据或模型！

可解释性分析

展示GNN模型做出预测的原因。

特征重要性

特征1：80%
特征2：70%
特征3：60%

SQL数据操作 (模拟)

模拟从SQL数据库查询和操作数据。

                
                    SELECT * FROM traffic_participants WHERE risk_score > 0.8;

失效风险

展示风险的应对策略

输入数据错误

对输入数据进行实时监控和校验，使用数据填充算法修复数据

GNN模型预测错误

收集更多的交通场景数据，优化GNN模型结构，使用模型融合等技术

后处理算法失效

定期更新后处理算法，使用专家知识验证后处理结果

预测结果验证失败

收集更多的交通场景数据，优化GNN模型和后处理算法

数据质量差

加强数据清洗和预处理，使用数据增强技术提高模型鲁棒性

模型过拟合

增加训练数据，使用正则化技术（如dropout），提前停止训练

对抗攻击

使用对抗训练技术提高模型鲁棒性，检测对抗样本，并采取防御措施

长时预测误差累积

使用循环预测或多步预测策略，优化模型结构

缺乏对未来意图的合理推断

融合驾驶员行为习惯、交通规则等先验知识，使用注意力机制关注重要信息

伦理和公平性问题

收集公平的数据，使用公平性评估指标，并采取措施缓解偏见

环境因素突变

融合多种传感器数据，提高环境感知能力，使用自适应算法动态调整模型参数

GNN交通参与者关系建模 - 行为预测