本研究利用移动相机图像数据进行实时空气质量评估，开发了一种回归型卷积神经网络模型，实现了准确预测。研究表明，原始数据集与增强数据集的预测准确性相近，并提供了用户友好的实时仪表盘，帮助用户做出环境健康决策。

本研究提出了一种基于视觉变换器的实时防碰撞系统V-CAS，利用多摄像头数据分析和自适应刹车机制，实时评估碰撞风险，准确率超过98%，有效提升车辆安全性，具有广泛应用潜力。

本文探讨了使用 ChatGPT 进行自动驾驶系统安全性分析的可行性与局限性，提出了三种与人类专家互动的方法，并强调更多互动能提高分析效果。同时，文章讨论了实时安全评估方法及其在非稳态环境中的应用，指出未来研究的关键挑战。