要進一步提高TEAM-PILOT在更低採樣率下的時間平滑性，可以考慮以下幾個策略：
改進正則化技術：在目前的優化過程中，TEAM-PILOT已經引入了正則化項來平滑時間過渡。未來可以探索更高效的正則化方法，例如使用更複雜的時間平滑算法，或是引入基於深度學習的自適應正則化技術，以動態調整正則化強度，根據不同的採樣率和數據特徵進行調整。
增強數據集的多樣性：通過擴展訓練數據集的多樣性，特別是在低採樣率的情況下，可以幫助模型學習到更具代表性的時間特徵。這可以通過合成數據或使用不同的動態場景來實現，從而提高模型在各種情況下的泛化能力。
優化模型架構：考慮在TEAM-PILOT的架構中引入更高效的時間序列建模技術，例如長短期記憶（LSTM）或門控循環單元（GRU），這些技術能夠更好地捕捉時間序列中的長期依賴性，從而提高時間平滑性。
多尺度特徵學習：通過引入多尺度特徵學習的策略，模型可以在不同的時間尺度上進行特徵提取，這樣可以更好地捕捉到動態影像中的時間變化，進而提高重建結果的平滑性。