利用時間信息來改進MT F-CVT的感知性能，可以考慮以下幾個方法：
時間序列分析：將時間序列數據納入模型訓練，通過分析連續幀之間的變化，模型可以學習到物體的運動模式和停車相關物體的出現頻率，從而提高對減速帶和地面標記的識別能力。
記憶機制：引入記憶網絡或長短期記憶（LSTM）結構，這樣模型可以記住過去幀的特徵，並在當前幀中進行更準確的預測。這對於識別靜態物體（如減速帶）特別有效，因為這些物體在多幀中保持不變。
多幀融合：在進行感知時，將多幀圖像進行融合，通過整合來自不同時間點的特徵，模型可以獲得更全面的場景理解，從而提高對停車相關物體的檢測精度。
動態場景建模：利用時間信息建立動態場景模型，這樣可以更好地識別和區分靜態物體和動態物體，並提高對減速帶、地面標記等靜態物體的檢測能力。
增強學習：通過增強學習技術，模型可以在模擬環境中進行自我訓練，學習如何在不同的時間條件下識別停車相關物體，這樣可以提高其在實際應用中的表現。