传感器对齐
摄像头、激光雷达与道路上下文观测在时间与空间上对齐。标定、时钟与覆盖假设均有记录，确保结果可被审查。
一个用于感知、理解和运营交通的系统。
TeraFlow 连接路侧传感器、三维感知与跟踪，显示正在发生什么以及交通如何变化。
CAMERA + LIDAR
边缘处理
三维跟踪
看到摄像头之外的道路信息。
摄像头提供外观，激光雷达提供几何与深度。
TeraFlow 将摄像头与激光雷达组合为可测量、回放和审查的交通视图。
TeraFlow 研究感知 → 孪生 → 决策支持
实时
持续交通状态感知
传感器融合
摄像头与激光雷达传感器融合
三维跟踪
车辆、行人、骑行者与公共交通
EDGE AI
本地感知与事件过滤
互联
可与现有交通系统协同工作
理解交通运动，而不是追踪个人身份。
TeraFlow 可在边缘处理感知数据、限制保留时间，并提供聚焦运动而非身份的运营视图。
- 边缘处理
- 隐私区域 · 可配置保留期限 · 二维与三维运营视图
道路的实时模型，而不是静态地图。
TeraFlow 持续将道路活动重建为交通空间模型。
车辆、摩托车、行人、车道、运动与事件在摄像头画面、三维感知和历史回放之间保持上下文。
模块化
按站点增加传感与感知。
边缘 + 中心
本地处理，集中运营。
多站点
管理多个路口与走廊。
可审查
回放事件并审查运营决策。
交通系统应当显示它看到了什么、状态如何变化，以及何时需要人工介入。
TeraFlow 工程原则
TeraFlow Command
在多个站点监控实时交通、检查事件并查看系统健康。
在摄像头、三维交通环境与已记录事件之间切换，同时保留上下文。
- 道路与路口实时视图
- 摄像头 + 三维交通环境
- 站点与传感器健康
- 事件审查与回放
- 远程配置
向我们提出一个道路问题。
技术架构
TeraFlow 架构内部
TeraFlow 将传感、感知、跟踪、交通孪生与审查拆分为可审查的阶段，使每一部分都能单独测试与替换。
检测与分类
观测转化为带有置信度与来源的空间检测。模型版本受到跟踪，不确定性对审查者保持可见，而非被抹平。
跟踪与关联
检测随时间关联为轨迹，在遮挡与交接过程中保留身份，并明确轨迹终止。
交通数字孪生
轨迹、运动区域、事件与基础设施状态组合为持续更新的运营场景，供运营人员审查。
边缘与中心部署
选定处理在道路附近运行，以控制延迟、带宽与身份暴露。仍由中心处理的部分按部署明确记录。
隐私工程
身份最小化、可配置保留期限与隐私区域是项目启动即设定的配置，而非事后补充，并在验收时验证。
审查界面
运营人员通过纳入范围的浏览器界面审查当前与已记录状态、轨迹与事件，不引入任何隐藏访问路径。