GNN交通参与者关系建模评估

实施数据

视频流信息

摄像头ID: camera_001

视频文件名: video_001.mp4

分辨率: 1920x1080

帧率: 30 FPS

交通参与者数据

参与者ID	类型	位置 (X, Y)	速度	方向
participant_001	车辆	(100, 200)	25 km/h	北
participant_002	行人	(150, 250)	5 km/h	东
participant_003	自行车	(120, 230)	15 km/h	西

测试数据

GNN模型评估指标

建模精度: 95%

实时性: 30 帧/秒

准确性: 90%

鲁棒性: 通过所有测试场景

功能点

数据收集

收集摄像头、雷达等传感器数据，以及高精地图数据。

数据预处理

对收集到的数据进行清洗、对齐、校准等预处理操作。

特征提取

提取交通参与者的位置、速度、方向等特征。

关系构建

基于交通规则和周围环境，构建交通参与者之间的关系图。

GNN模型训练

使用GNN模型训练交通参与者关系建模。

GNN模型评估

使用测试数据评估GNN模型的性能。

预测

根据关系图和GNN模型预测交通参与者的行为。