风险管控平台 - 恶劣天气适应性算法演示
功能点：恶劣天气适应性算法
本页面演示自动驾驶系统在恶劣天气条件下的适应能力。 通过模拟不同天气条件，展示算法如何增强图像，降低噪声，并提高目标检测的准确性。
模拟恶劣天气场景
以下展示模拟不同恶劣天气（雨天、雾天）的图像效果，以及经过算法处理后的效果对比。
原始图像
雨天模拟
雨天图像增强后
雾天模拟
雾天图像增强后
测试数据 - 数据清洗效率
以下表格展示数据清洗效率的测试数据和结果。
| 天气类型 | 传感器类型 | 原始数据 | 清洗后数据 | 清洗时间 (ms) | 噪声去除率 (%) | 目标检测精度提升 (%) | 测试结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 暴雨 | 摄像头 | 图像数据（带雨滴） | 图像数据（清洗后） | 120 | 85 | 15 | 通过 |
| 大雾 | 激光雷达 | 点云数据（带雾气） | 点云数据（清洗后） | 150 | 78 | 12 | 通过 |
| 小雪 | 毫米波雷达 | 原始数据 | 清洗后数据 | 90 | 90 | 18 | 通过 |
| 中雨 | 摄像头 | 图像数据（带雨滴） | 图像数据（清洗后） | 110 | 82 | 13 | 通过 |
测试数据 - 感知距离衰减补偿效果
以下表格展示感知距离衰减补偿效果的测试数据和结果。
| 天气类型 | 传感器类型 | 目标物距离 (米) | 原始识别距离 (米) | 补偿后识别距离 (米) | 识别率 (%) | 定位精度 (米) | 测试结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 大雾 | 激光雷达 | 50 | 30 | 48 | 95 | 0.5 | 通过 |
| 暴雨 | 摄像头 | 30 | 15 | 28 | 90 | 0.8 | 通过 |
| 小雪 | 毫米波雷达 | 80 | 50 | 75 | 98 | 0.3 | 通过 |
操作与交互
以下提供一些操作按钮，模拟在恶劣天气下调整参数或触发特定功能。