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一段行车视频
一键生成完整举报证据
基于端侧 ONNX 运行时，本地实时进行车辆追踪、变道检测、实线压线研判，自动识别车牌并解析 GPS 轨迹，让违法视频举报更省时、高效、安全。
基于端侧 ONNX 运行时，本地实时进行车辆追踪、变道检测、实线压线研判，自动识别车牌并解析 GPS 轨迹，让违法视频举报更省时、高效、安全。
用最先进的端侧深度学习技术，解决传统视频剪辑、提取证据费时费力的痛点。
集成高效的端侧 yolo26n 目标检测模型，全帧率实时追踪周边所有车辆状态与车道变动，精准定位违法行为。
采用端侧部署的 PP-OCRv5 轻量级模型，完成车牌区域的高速定位与字符识别，车牌提取自动生成在证据详情中。
基于车辆纵向/横向位移变化，自动判定“压实线变道”、“不打转向灯强行并线”等违法行为，快速圈定违法起止点。
自动提取并解析视频对应的 GPX 轨迹，结合反向地理编码解析出违法地点的具体道路名称、城市与定位信息。
自动提取三张关键违法图片帧，裁剪对应 7~15 秒的小视频片段，自动写入带有车辆元数据、地理坐标的 JSON 报告。
所有推理、分析、打包全部在手机本地（iOS CoreML/ONNX Runtime）完成，不上传您的任何行车记录视频，保护绝对隐私。
四个步骤，实现原始视频到法理证据的自动跃迁
导入或实时录像分片，提取内置 GPS 轨迹或匹配外部 GPX 文件，定位关键时间和时空坐标。
端侧 YOLO 模型进行高频目标检测与关联，获取每一辆车的时空包络线与车速指标。
检测左右车道线的实虚属性，并交叉判定转向信号，检测横向切道速度，确立违法区间。
PaddleOCR 识读车牌文字，截取前后对比照与短视屏分片，全自动打包成标准化 zip 包。
不再为找剪辑工具、翻找违法点而犯难。行车在路上，正义在身边。