openCV

系统主要包含模型加载、数据源选择、图片检测、视频检测、摄像头实时检测、检测参数调节、结果可视化、检测结果表格展示、场景分析、驾驶建议生成、语音播报和暂停问答等功能模块。用户可以分别加载交通标志识别模型和行人车辆识别模型，选择图片、视频或摄像头作为输入源，系统会自动绘制检测框、显示类别和置信度，并根据

模型转换与部署：实现了从PyTorch(.pt)到ONNX再到RKNN的完整模型转换链路，适配瑞芯微NPU硬件加速。多线程视频流处理：设计了图像采集、预处理、模型推理、结果后处理的并行流水线，最大化利用CPU与NPU资源。自适应视觉算法：集成了动态阈值分割与逆透视变换（IPM）算法，解决了复杂光照下

1碰撞检测模块：预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块：使用传统或深度学习检测具体的货物容器（托盘，货架，料笼），厂区的行人，头盔，车辆等3避障检测模块：360°雷达检测避障，可对高于8cm的静态物体进行检测，不针对特定物体，不依赖数据集，移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出