GNN交通参与者关系建模与行为预测
视频流信息
摄像头ID:
CAM-001
视频文件名:
traffic_video.mp4
分辨率:
1920x1080
帧率:
30 FPS
视频流状态:
正常
预处理吞吐量:
35 帧/秒
摄像头类型
海康威视
预处理错误率:
0.1%
警告! 视频流中断，请检查网络连接。
数据质量
缺失率:
0.5%
错误率:
0.2%
数据类型:
符合预定义Schema
警告! 数据质量较差，可能影响模型预测准确性。建议进行数据清洗。
交通参与者关系建模
建模精度:
95%
建模吞吐量:
25 帧/秒
建模准确性:
90%
交互持续时间:
5秒
警告! 关系构建错误，请检查交通规则知识库。
交通参与者信息
| participant_id |
type |
x |
y |
timestamp |
is_static |
| 1 |
vehicle |
100 |
200 |
2024-01-01 10:00:00 |
false |
| 2 |
pedestrian |
150 |
250 |
2024-01-01 10:00:01 |
true |
交通交互信息
| interaction_id |
participant_id_1 |
participant_id_2 |
interaction_type |
start_time |
end_time |
| 1 |
1 |
2 |
接近 |
2024-01-01 10:00:00 |
2024-01-01 10:00:05 |
GNN模型
模型名称:
GCN-v1
模型精度:
92%
长时预测精度:
85%
警告! GNN模型预测错误，请收集更多交通场景数据或优化模型结构。
行为预测
预测行为:
减速
预测置信度:
80%
决策响应时间降低:
15%
事故预防能力提高:
10%
警告! 后处理算法失效，可能导致预测结果不准确。
风险评估
风险等级:
中
风险类型:
碰撞风险
提升复杂交通场景理解能力:
70%
警告! 预测结果验证失败，请优化GNN模型和后处理算法。
功能操作