参与行人跨境追踪，完成的工作为行人目标的检测及重识别工作，并自主拍摄的数据集上实现该任务，借此以分析各种算法、方法
的性能。采用经典分类网络resnet50作为 backbone，辅助多种训练方法(tricks）训练模型。采取 Market-1501数据集辅助网络的训练。设置第一组实验用以对比分析finetune对于模型性能的影响。考虑到实际场景没有行人的标注，又采用yolov3网络来完成行人的检测工作，进行测试实验。
参与网络转换功能的前端网页的构建，完成的工作为用户可以从前端网页传入相应的神经网络，并进行功能的选择，通过数据库的交互，可以实现分别在后台远端不同仪器上测速并将测速结果返回给用户，以及相应的json数据文件保存到数据库中，提供给用户下载。
参与数据分析任务，通过爬取得物上运动鞋的数据，并进行数据分析，完成报告。