搭载网络摄像头的移动车辆，拍摄行驶过程中的视频，此项目根据摄像头传递的视频流检测路牙石破损、非机动车行驶在机动车道、行人乱穿马路和积水等违规行为。根据视频流中的实际情况采取不同的策略进行数据集标注，训练违规识别算法、车道线检测算法、以及重复违规过滤算法来达到最终的效果。 我的工作： 1.数据标注：将摄像头中的视频流进行固定间隔帧裁剪，根据违规项进行违规标记；将车道线按照不同的类型进行标记。 2.训练算法：违规项使用yolo5进行训练识别；使用Ultra-Fast-Lane-Detection算法训练项目实际的车道线类型。 3.制作tusimple数据集：将自己的数据集制作成tusimple数据集。 4.系统搭建：搭建可供算法运行的后端运行框架，实现主机开机算法自启动功能。 效果：达到验收标准，在实际生活中成功运行。

将船舶的经纬度数据AR投影到摄像机的画面之中，实现在河道的摄像头画面中可以查询到船只的AIS信息。 相比较于市面上的其他算法，本算法不需要严格的要求摄像头的品牌和尺寸。 摄像头投影的准确率达到99%，同时支持动态监控，缩放监控。