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

各种设备集中控制；物联网设备切换，状态信息显示，设备控制；视频设备视频流预览展示；支持mqtt协议、支持串口控制和各种网络协议；采用ffmpeg解码视频，支持各种视频流和视频矩阵分割；

本项目的核心创新并非单一算法的修修补补，而是在系统架构层面重新审视了无人机智能感知任务的执行范式。传统无人机视觉系统通常遵循一种固定的流水线——检测然后跟踪然后依据预设逻辑做出响应——这种模式在面对复杂多变的自然语言指令或未曾预见的边缘场景时显得僵硬而脆弱。UAVagent1.0通过引入异构多智能体

本项目主要包含目标检测、骨架提取、位姿解算和视频流处理四大功能模块，主要功能描述如下：1、系统基于YOLO-OBB算法，实现对目标工件的高精度掩膜提取。2、利用Ada-LSN网络，系统能够在复杂工况环境下精准提取出单工件的骨架点集。3、通过内置的多边形求交与拟合算法，系统能够高精度地量测出工件的倾斜

目前写的这个是包含喷码机，扫码枪，打印机，视觉检测，对接mes，日志存储，工作流程记录，的需求集成在一起，喷码机有（KGK，依玛士...）,打印机（斑马等5种使用的是BarTender），mes，视觉，日志存储，工作流程记录都是之前对接的，需要单独按照方案来写，数据库使用的是sqlite，跟mysq

核心功能-YOLO目标检测：支持图片上传、视频解析、摄像头实时直播流检测-安防监测：异常目标识别、实时预警、事件记录、回溯查询-工业质检：产品缺陷识别、不合格品标记、数据统计、检测报告-基础配置：摄像头接入、检测规则设置、预警方式自定义

功能模块：AI算法识别预警模块、消息推送和统计模块项目主要功能：AI算法识别预警，当识别到非法载人时，留下预警图片信息供管理人员参考。消息推送给相关管理人员，让管理人员及时干预

项目模块：施工关闭阀门模块，施工违规统计主要功能：cv算法识别施工前是否先关闭阀门，统计违规信息，发送违规通知信息给相关监督人员;主要功能是判断工作人员手部握住阀门进行开关操作，当AI算法识别到存在此操作时，推送识别结果。

功能介绍：1.细长静电线链接CV算法识别（属于cv算法模型识别小目标中的细长特难目标检测）2.工作人员值守识别3.当装卸车作业时，未连接静电线就开始作业时，预警

系统基于YOLOv8目标检测模型，实现人员、安全帽、反光衣、口罩、安全锥、车辆、机械等目标识别，并重点统计未戴安全帽、未穿反光衣等违规事件。系统支持本地摄像头、本地视频、本地图片三种输入方式，提供置信度调节、实时检测日志、人员数量统计、违规事件统计、告警指示灯、蜂鸣报警、抓拍留证和安监报告导出等功能