FPMTモデルは、交通事故検出に特化した半教師あり学習手法であり、特にラベルの少ないデータ環境において優れた性能を示しています。このモデルのアプローチは、データ拡張や確率的擬似ミキシングを用いた正則化手法を含んでおり、これらの技術は他の交通管理タスクにも応用可能です。例えば、交通流予測や異常検知、交通信号制御などのタスクにおいても、FPMTのデータ拡張手法や半教師あり学習のフレームワークを活用することで、ラベルの不足を克服し、モデルの精度を向上させることが期待されます。特に、GANを用いたデータバランシングは、異なる交通状況やデータセットにおいても有効であるため、FPMTの適用範囲を広げる可能性があります。