Video
面向对外展示、项目汇报和系统对接，页面集中呈现 4 个 TSC 视频感知结果，并通过 OpenTraffic Team GitHub 组织承接后续仓库与接口材料。
$ python3 -m http.server 8000
# http://127.0.0.1:8000/
> 4 TSC tasks loaded · fusion ready
OpenTraffic 融合页将交通控制组与视频感知组的成果统一呈现，面向汇报、展示和系统对接三种场景各司其职。
识别道路画面中的车辆目标，为后续跟踪、坐标映射和速度估计提供基础输入。支持多类别目标输出。
保持目标 ID 的跨帧连续性，支撑轨迹分析、交通参与者行为理解和时序统计。
将图像中的车辆位置转换为真实场景坐标，让感知结果具备空间解释能力，对接地图与控制系统。
结合轨迹、时间序列和世界坐标估计真实车辆速度，支撑交通运行状态分析与信号优化。
官网负责给用户看，融合页承载感知结果，共同接口统一后续仓库对接。三者角色清晰，汇报时无需解释本地路径。
统一指向 OpenTraffic Team GitHub 组织，承载后续仓库、接口文档和对接材料，支持长期维护与扩展。
感知组提供真实视频结果，共同接口承接后续仓库和系统对接材料，三步形成清晰的对外呈现链路。
对外优先使用 github.com/OpenTraffic-Team，让用户从正式项目页面进入，避免散落的本地路径。
进入 4 个 TSC 视频任务，展示车辆检测、跟踪、坐标和速度结果，以真实视频为依据。
共同接口指向 github.com/OpenTraffic-Team/，统一承载仓库和接口材料，后续可迁移进官网仓库形成正式公网展示。
感知组展示范围聚焦 4 个 TSC 视频任务，围绕目标发现、连续跟踪、空间定位和速度估计构成清晰的主线能力。
支持本地 http.server 快速预览，生成和处理 MP4、JSON 等多种感知交付物。内置工作区面板支持多种文件格式实时查看，AI 生成的结果可以立即检查、修改和复用。
通过 GitHub 和融合页两个渠道统一对外，用户可以从任意入口了解项目、查看结果、获取接口材料。
项目主页，适合汇报和开发者查阅
OpenTraffic-Team 组织，承载所有仓库与接口文档
本页面，集中展示 4 个 TSC 视频任务感知结果
每个感知任务均提供 result.json 供下游系统对接
python3 -m http.server 本地快速预览，无需额外依赖
unified-perception-api 可选接入，FastAPI 提供任务查询
直接进入 GitHub 仓库获取代码、接口文档和对接材料，或浏览本页感知结果了解系统能力。