项目故事
从问题到可运行系统。
研究探索协调多相机观测，以在交通网络中维持车辆身份与运动历史。
项目结合边缘AI与表征学习，在传感器附近处理数据，同时整合不同视角的信息，支持交通监控与安全分析。
边缘AI协同多相机跟踪
融合多相机、边缘计算与表征学习的协同交通监控概念，以实现更连续的车辆跟踪。
跨多个视场的协调观测
靠近感知源的处理
表征学习支持更连续的轨迹
为运行与风险分析组织运动数据
我的贡献
角色与技术工作。
- 协同多相机系统设计
- 边缘AI流程开发
- 车辆检测与跟踪
- 表征学习方法
- 交通监控分析
项目图库
系统、实地工作与成果。