| 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 | 视频流预处理质量监控 | 人：算法工程师、运维人员；机：摄像头、预处理服务器（CPU/GPU）、监控系统；环：网络环境、光照条件、地理位置。 | 业务流程：摄像头采集 -> 视频流传输 -> 预处理服务器接收 -> 帧提取 -> 预处理（降噪、去模糊、色彩校正等） -> ROI设置 -> 质量监控 -> 告警/处理。
数据流程：原始视频流 -> 帧数据 -> 预处理后帧数据 -> 质量指标数据 -> 告警信息。
应用流程：数据质量监控模块周期性检测预处理后的视频流质量指标 -> 与预设阈值比较 -> 超出阈值则触发告警 -> 运维人员介入处理。 | 视频流中断、视频质量差（模糊、噪声）、预处理算法失效、ROI设置错误、资源不足（CPU/GPU）、网络延迟导致实时性不达标。 | 预处理质量报告（包括视频流接入状态、帧提取成功率、预处理耗时、预处理后图像质量指标）、实时告警信息（例如：视频流中断、质量下降）、预处理过程日志。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/VideoPreprocessingQoMMonitoring.html |
| 视频流接入与预处理 | 智能码流自适应调控 | 人：算法工程师、网络管理员；机：摄像头、编码器、服务器、网络设备；环：网络带宽、服务器负载、时间段、环境条件（例如：天气）。 | 业务流程：系统实时监测网络带宽和服务器负载 -> 根据监测结果调整编码器参数（分辨率、帧率、码率） -> 视频流传输 -> 客户端接收。
数据流程：网络带宽数据、服务器负载数据 -> 编码器参数调整指令 -> 调整后的视频流。
应用流程：智能码流自适应模块周期性获取网络带宽和服务器负载信息 -> 根据预设规则调整编码器参数 -> 向编码器发送参数调整指令。 | 网络拥塞、服务器过载、算法误判导致码率调整不合理、客户端解码能力不足、突发事件导致网络带宽骤降。 | 实时码率调整记录、网络带宽和服务器负载监测数据、历史调整策略效果评估报告。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/IntelligentBitrateAdaptation.html |
| 视频流接入与预处理 | 多路视频流同步接入与处理 | 人：算法工程师、数据标注人员；机：多个摄像头、同步服务器、存储设备；环：摄像头位置、光照条件、时间同步精度。 | 业务流程：多个摄像头同步采集视频流 -> 同步服务器接收并进行时间同步 -> 视频流解码 -> 同步处理 -> 结果输出。
数据流程：多个原始视频流 -> 同步后的帧数据 -> 处理后的数据。
应用流程：多路视频流同步接入模块接收多个视频流 -> 进行时间同步 -> 调用相应的处理算法 -> 输出结果。 | 摄像头时间同步误差、网络延迟导致视频流不同步、同步服务器性能瓶颈、处理算法复杂度高导致延迟。 | 同步处理后的结果（例如：全景图、三维模型）、各视频流的时间戳信息、同步误差评估报告。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/MultiStreamSyncProcessing.html |
| 视频流接入与预处理 | 基于目标检测的动态ROI调整 | 人：算法工程师、数据标注人员；机：摄像头、目标检测服务器、ROI调整模块；环：光照条件、目标遮挡情况、目标运动速度。 | 业务流程：摄像头采集视频流 -> 目标检测服务器识别目标 -> ROI调整模块根据目标位置调整ROI区域 -> 仅处理ROI区域的视频数据。
数据流程：原始视频流 -> 目标检测结果 -> ROI区域坐标 -> ROI区域的视频数据。
应用流程：动态ROI调整模块接收目标检测结果 -> 根据目标位置计算ROI区域坐标 -> 将ROI区域信息传递给预处理模块 -> 预处理模块仅处理ROI区域的数据。 | 目标检测算法误检或漏检、目标运动速度过快导致ROI调整不及时、ROI区域设置不合理导致目标信息丢失。 | ROI区域坐标、目标检测结果、ROI调整记录、处理后的视频数据。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/DynamicROIBasedObjDetect.html |
| 视频流接入与预处理 | 视频流异常事件预警 | 人：监控人员、安全管理人员；机：摄像头、预处理服务器、事件检测服务器、告警系统；环：光照条件、天气状况、事件发生概率。 | 业务流程：摄像头采集视频流 -> 预处理服务器进行预处理 -> 事件检测服务器分析视频内容 -> 告警系统根据检测结果进行告警。
数据流程：原始视频流 -> 预处理后的视频数据 -> 事件检测结果 -> 告警信息。
应用流程：视频流异常事件预警模块接收预处理后的视频数据 -> 调用事件检测算法 -> 判断是否发生异常事件 -> 如果发生异常事件，则生成告警信息并发送给告警系统。 | 事件检测算法误报或漏报、预处理质量差影响事件检测准确率、告警系统故障导致信息无法及时传递。 | 实时告警信息（例如：事件类型、发生时间、地点）、事件发生前后视频片段、事件检测结果置信度。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/VideoStreamAnomalyAlert.html |
| 交通参与者关系建模 | 实时交通参与者行为预测 | 人：车辆驾驶员、行人、其他车辆驾驶员；机：车载传感器（摄像头、雷达）、车载计算单元、GNN模型；环：交通环境、天气状况、道路类型、交通规则。 | 业务流程：车辆行驶->传感器数据采集->数据预处理->特征提取->关系构建->GNN模型预测->行为决策->车辆控制。数据流程：传感器数据->预处理后的数据->交通参与者特征->关系图->模型预测结果。应用流程：传感器数据输入->数据处理模块->GNN模型->预测结果输出->车辆控制系统。 | 数据质量问题（传感器故障、数据缺失）、关系构建错误（交通规则理解偏差）、GNN模型预测错误（场景泛化能力不足）、对抗攻击（恶意攻击导致误判）。 | 其他交通参与者的未来行为预测（位置、速度、意图）、风险等级评估。 | TrafficParticipantRelationModeling/Real-timeBehaviorPrediction.html |
| 交通参与者关系建模 | 智能交通信号灯控制 | 人：交通管理者、司机；机：摄像头、雷达、信号灯控制系统、GNN模型；环：交通环境、道路状况、车辆密度。 | 业务流程：交通数据采集->数据预处理->特征提取->关系构建->GNN模型预测交通流->信号灯配时优化->信号灯控制。数据流程：传感器数据->预处理数据->交通流特征->关系图->模型预测结果。应用流程：传感器数据输入->数据处理模块->GNN模型->预测结果输出->信号灯控制系统。 | 关系构建错误（对复杂的交通关系理解不足）、GNN模型训练失败（数据不足、算法不匹配）、GNN模型预测错误（对突发事件应对不足）、伦理和公平性问题（对不同道路使用者的公平性）。 | 优化的信号灯配时方案、交通拥堵预测。 | TrafficParticipantRelationModeling/IntelligentTrafficControl.html |
| 交通参与者关系建模 | 交通事件自动检测 | 人：交通管理者、救援人员；机：摄像头、雷达、计算平台、GNN模型、报警系统；环：交通环境、天气状况、道路类型。 | 业务流程：交通数据采集->数据预处理->特征提取->关系构建->GNN模型事件检测->事件确认->报警。数据流程：传感器数据->预处理数据->交通参与者特征->关系图->模型预测结果。应用流程：传感器数据输入->数据处理模块->GNN模型->预测结果输出->报警系统。 | 数据质量问题（传感器故障、恶劣天气影响）、关系构建错误（未能准确捕捉异常行为）、GNN模型预测错误（误报、漏报）、鲁棒性问题（对新型事件识别不足）。 | 交通事件类型、位置、严重程度、报警信息。 | TrafficParticipantRelationModeling/AutomaticEventDetection.html |
| 交通参与者关系建模 | 高精度地图更新与验证 | 人：地图维护人员；机：车载传感器、计算平台、GNN模型、地图数据库；环：交通环境、道路变化情况。 | 业务流程：传感器数据采集->数据预处理->特征提取->关系构建->GNN模型对比地图->差异检测->更新建议生成。数据流程：传感器数据->预处理数据->交通要素特征->关系图->模型对比结果。应用流程：传感器数据输入->数据处理模块->GNN模型->差异检测结果输出->地图更新系统。 | 数据漂移（实际场景与训练数据不一致）、关系构建错误（未能准确反映地图要素关系）、GNN模型泛化能力不足（对新道路变化识别错误）、数据质量问题（传感器校准不足）。 | 地图错误报告、地图更新建议、地图可信度评估。 | TrafficParticipantRelationModeling/HDMapUpdateandValidation.html |
| 交通参与者关系建模 | 自动驾驶车辆行为规划 | 人：自动驾驶车辆乘客、其他交通参与者；机：车载传感器、计算单元、GNN模型、车辆控制系统；环：交通环境、交通规则、驾驶任务。 | 业务流程：传感器数据采集->数据预处理->特征提取->关系构建->GNN模型预测->轨迹规划->车辆控制。数据流程：传感器数据->预处理数据->交通参与者特征->关系图->模型预测结果。应用流程：传感器数据输入->数据处理模块->GNN模型->预测结果输出->轨迹规划模块->车辆控制系统。 | 关系构建错误（误解其他车辆意图）、GNN模型预测错误（未能预测突发状况）、对抗攻击（影响车辆决策）、伦理和公平性问题（在紧急情况下如何做出选择）。 | 车辆行驶轨迹、速度规划、决策指令。 | TrafficParticipantRelationModeling/AutonomousVehiclePlanning.html |
| 交通参与者关系建模 | 交通拥堵预测与疏导 | 人：交通管理者、司机；机：摄像头、雷达、计算平台、GNN模型、导航系统；环：交通环境、天气状况、道路拓扑。 | 业务流程：交通数据采集->数据预处理->特征提取->关系构建->GNN模型预测拥堵->疏导建议生成。数据流程：传感器数据->预处理数据->交通流特征->关系图->模型预测结果。应用流程：传感器数据输入->数据处理模块->GNN模型->预测结果输出->导航/交通管理系统。 | 数据质量问题（数据缺失、数据噪声）、关系构建错误（未能捕捉拥堵传播规律）、GNN模型泛化能力不足（对特殊事件预测不准）、数据漂移（交通模式变化）。 | 拥堵预测信息、疏导建议（路线规划、信号灯调整）。 | TrafficParticipantRelationModeling/TrafficCongestionPrediction.html |
| 行为预测 | 自动驾驶车辆行为预测 | 人：行人、驾驶员、骑行者；机：自动驾驶车辆、传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）、车载计算平台；环：交通道路、交通信号灯、天气条件、其他车辆 | 1. 传感器数据采集：自动驾驶车辆的传感器采集周围环境数据；2. 数据预处理：对传感器数据进行清洗、过滤和融合；3. GNN模型推理：使用GNN模型预测交通参与者的未来轨迹和行为；4. 行为决策：根据预测结果，自动驾驶车辆做出相应的行驶决策（加速、减速、转向等）；5. 执行控制：自动驾驶车辆的控制系统执行行驶决策。 | 1. 输入数据错误：传感器故障、遮挡等导致数据不准确；2. GNN模型预测错误：模型对某些复杂场景理解不足；3. 长时预测误差累积：长时间预测导致误差增大；4. 缺乏对未来意图的合理推断：模型无法准确预测人类驾驶员的意图；5. 环境因素突变：天气变化影响传感器性能；6. 对抗攻击：恶意攻击者干扰传感器数据。 | 交通参与者的未来轨迹预测、行为分类（例如：直行、左转、右转、变道）、风险评估（碰撞概率、安全距离） | BehaviorPrediction/AutonomousVehicleBehaviorPrediction.html |
| 行为预测 | 高级驾驶辅助系统(ADAS)预警 | 人：驾驶员；机：车辆、传感器、车载计算平台、预警系统（声音、图像）；环：交通道路、交通信号灯、天气条件、其他车辆 | 1. 传感器数据采集：车辆传感器采集周围环境数据；2. 数据预处理：对传感器数据进行清洗、过滤和融合；3. GNN模型推理：使用GNN模型预测交通参与者的未来轨迹和行为；4. 风险评估：基于预测结果评估当前交通场景的风险等级；5. 预警提示：当风险等级超过阈值时，系统向驾驶员发出预警（声音、图像）。 | 1. 数据质量差：传感器噪声、数据缺失导致预测不准确；2. 模型过拟合：模型泛化能力不足；3. 后处理算法失效：轨迹平滑或行为分类算法错误；4. 实时性：预测延迟过高导致预警失效；5. 伦理和公平性问题：模型对不同类型的交通参与者存在偏见；6. 数据漂移：长期运行后数据分布发生变化导致模型性能下降。 | 风险等级评估、碰撞预警、车道偏离预警、行人检测预警 | BehaviorPrediction/ADASWarningSystem.html |
| 行为预测 | 智能交通流量控制 | 人：交通管理者、司机；机：交通摄像头、传感器、交通信号灯控制系统、中央控制平台；环：道路网络、交通流量、天气状况 | 1. 数据采集：交通摄像头和传感器采集交通流量数据；2. 数据处理：对采集的数据进行清洗、整合；3. GNN模型推理：使用GNN模型预测未来一段时间内的交通流量变化；4. 信号灯优化：根据预测结果，优化交通信号灯配时方案；5. 流量控制：执行优化后的信号灯配时方案，引导交通流量；6. 效果评估：评估优化后的流量控制效果，并进行反馈调整。 | 1. 输入数据错误：摄像头故障、数据传输错误；2. 模型预测错误：模型对突发事件（事故、拥堵）预测不准确；3. 后处理算法失效：流量平滑算法错误；4. 预测结果验证失败：优化后的信号灯配时方案效果不佳；5. 环境因素突变：突发天气事件影响交通流量；6. 缺乏对未来意图的合理推断：未能有效预测驾驶员的换道行为。 | 交通流量预测、最优信号灯配时方案、道路拥堵状况评估 | BehaviorPrediction/IntelligentTrafficFlowControl.html |
| 行为预测 | 行人安全预测与保护 | 人：行人、驾驶员；机：车辆、行人穿戴设备（如智能手表）、路边传感器、计算平台；环：人行道、交通信号灯、天气条件、车辆流量 | 1. 数据采集：车辆和路边传感器采集行人位置、速度、姿态等数据；2. 数据处理：清洗、过滤和整合采集的数据；3. GNN模型推理：使用GNN模型预测行人未来的行动轨迹和行为意图；4. 风险评估：基于预测结果评估行人面临的风险等级；5. 干预措施：根据风险等级，采取相应的干预措施，如车辆自动刹车、向行人发送警告信息。 | 1. 数据隐私问题：收集和使用行人的个人信息可能侵犯隐私；2. 模型偏见：模型可能对特定群体（例如老年人、儿童）存在偏见；3. 数据缺失：行人穿戴设备故障或路边传感器失效导致数据缺失；4. 长时预测误差累积：预测时间越长，误差累积越大；5. 对抗攻击：恶意用户通过伪造数据干扰模型预测；6. 伦理和公平性问题：模型对不同类型的行人存在偏见，导致不公平的预测结果。 | 行人未来轨迹预测、风险等级评估、预警信息 | BehaviorPrediction/PedestrianSafetyPrediction.html |