openCV

项目价值:1.适用于毫米波雷达、激光雷达、定位传感器、环境监测和工业检测等需要实时数据显示与长期数据记录的项目。2.通过UDP接收雷达实时数据,对目标点云及目标类别进行解析和显示,同时保存完整原始/业务数据。软件采用可停靠窗口布局,适合调试、测试、展示和数据回放类场景。
670C++自动驾驶
(一)基础目标检测功能1.红绿灯状态识别:精准识别红灯、绿灯、黄灯、熄灭故障四种状态,区分机动车红绿灯、行人专属红绿灯,适配不同路口灯型样式。2.多目标精准检测:覆盖红绿灯有效管控区域内所有核心目标,包括机动车(轿车、货车、电动车、摩托车)、行人、非机动车,支持密集人群、车辆拥堵、逆光、弱光、雨天、
780Java人工智能
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
840Python人工智能
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
1300C++机器人
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
940C++自动驾驶
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