用K230实现了简单的Yolo识别，通过逻辑判断很好的识别人的方位，从而避免了很多意外的发生，这个项目应用在了矿道，保护了工人们的安全。 其中识别的准确率，内存占用等问题，都得到了很好的解决，有了一定经验，对数据训练，模型解析部署等有了深层次的认识。 这个项目安装在矿车上，通过USB连接，CSI连接等图像传输设备，监测工人和矿车的相对位置，进而实现功能。

用CanMVK230实现了简单的YoloV5识别功能，根据识别出的物体，进行逻辑判断，控制无人船的走向，实现了在无人化的海水作业，帮助海水养殖等工厂实现了无人化的作业，节省了大量的人力资源 项目过程中的训练量化部署任务，由个人负责。K230出现的问题也有了解决经验，虽然价格感人，功能也很完善。IO口的问题也有了解决方案。

利用Nvidia Jetson Orin Nano的Deepstream流，实现了多路实时网口视频流的识别和追踪。通过空逻辑等，实现了视觉控制。控制ROS小车，进行了抓取任务，识别控制走向任务。用于了智慧农业无人车的缩小化模型演示。智慧农业无人车正在研发中。项目中的AI，ROS，电机控制等。是团队自主研发，团队有很强的能力，用于应对潜在的困难。