1.多目标跟踪及行为分析技术

2.铁骑终端嵌入式终端轻量化边缘计算

    研发了深度计算模型的轻量级算法，提高了边缘计算设备的数据处理能力和识别实时性能，有力应对了嵌入式系统资源受限所造成的深度学习模型在边缘计算设备上存储与计算的巨大挑战。相关内容具体包括：1. 实现了海量交通数据集的采集和处理，分为道路交通对象、元素、场景、行为等相关视频和图像的广泛搜集和细致处理，数据的结构化和规范化标注。2. 在多目标深度识别网络构建的基础上，研究了深度神经网络模型的轻量化措施，提出了综合网络剪枝、权值共享、参数量化、神经网络二值化、知识蒸馏等相关内容的集成方案，实现了车辆、行人、机动车违法、非机动车事件等综合行为的智能采集。

3.先进的智能审核分析系统

    该系统对铁骑终端上传的非机动车事件、交通违法行为进行自动审核，解决了人工审核需要审核人员数量不足、效率不高的问题。该系统采用了先进人工智能技术，能代替人工审核，解决拍摄举报人工审核麻烦、效率低等困境。