01
标准化采集
统一机位、方向和时段，保留可回看的原始证据。
YOLO · COMPUTER VISION
让道路视频，变成可计算的数据。
从标准化采集到目标识别、指标生成和仿真接入，把一次调查变成一套可复核、可分析、可持续积累的数据资产。
01 / PIPELINE
从镜头到指标，四个连续动作
少一次人工整理，就多一层可追溯的工程价值。
02
目标识别
自动识别车辆、行人和非机动车，减少逐帧统计。
03
指标生成
输出流量、速度、转向和轨迹等可计算指标。
04
仿真与制图
转换为分析、仿真和可视化工具可以继续使用的格式。
02 / DEMO
看见识别，也看见决策
视频进入视区后自动静音播放，可通过进度条定位并手动开启声音。
LIVE DEMO / YOLO DETECTION
基于 AI 视觉识别的智能交通调查
从画面识别到交通调查结果，验证数据在真实路口中的连续性。
01
全量目标感知
同一段素材可反复识别、抽查和复核，保留工程证据。
02
结构化输出
把识别结果整理成后续分析和仿真可以直接消费的字段。
03
数据决策闭环
从“看视频”走向“读指标”，支撑方案比选与效果评估。
03 / SYSTEM ROUTE
四层系统，各自承担一段价值
算法不孤立存在，它必须落进工程流程，才能真正减少沟通成本。
识别交通参与者及其时空关系。
统一字段、坐标和时间基准。
生成流量、速度、轨迹等分析指标。
接入仿真、制图和汇报场景。
“把每一帧视频，变成下一次决策可以复用的证据。”