openCV

1.端到端流程。从标注到上线,无需在不同工具间迁移,缩短研发周期。2.多框架兼容支持主流深度学习框架,并通过ONNX等中间格式实现跨框架部署,降低技术锁定风险。3.高性能推理针对GPU、CPU等硬件提供编译优化与内存管理,实现低延迟、高并发推理。
380C++开发工具
本方案面向基础设施监测、工地安全监管、水利工程等场景,解决了人工巡检效率低、监测数据获取滞后、无法实时预警等问题。通过部署各类传感设备(如水位计、倾角计、位移计、轴力计等)并接入自动化监测平台,实现对关键监测点的实时数据采集、远程监控、智能预警与历史分析,大幅提升监测工作的效率与准确性,有效降低人力成本并提升响应速度。 本平台相较于传统监测系统,具备以下技术与业务优势: 多协议兼容:支持 TCP、MQTT、HTTP 等多种数据上传协议,适配各种厂商设备; 高扩展性架构:基于微服务和消息队列架构设计,便于模块扩展与系统集成; 边缘计算能力:支持边缘网关设备进行本地数据预处理与缓存,保障断网期间数据不中断; 多终端支持:平台兼容 Web、iOS、Android、小程序,实现多场景可视化展示与数据联动; 智能分析与预警:内置异常检测与多级预警机制,可按项目配置阈值并推送告警通知; 设备管理一体化:提供设备生命周期管理、运行状态监控与远程参数配置功能; 数据可视化:内置丰富图表与地图组件,支持数据趋势分析、空间分布与历史对比。 产品主要由以下几个核心模块组成: 数据采集层:通过传感器设备采集数据并通过 TCP/MQTT/HTTP 上传; 数据接入网关:采用 C/C++ 实现轻量网关,支持协议解析、边缘处理与缓存; 服务平台层:基于 Java 全栈技术开发,使用 Spring Boot + MyBatis + Redis + Kafka 构建高性能后端; 数据分析与预警模块:基于 Python 实现数据清洗、统计与 AI 异常检测; 前端展示层:使用 Vue.js + Ant Design Vue 构建 Web 管理平台,支持大屏可视化; 移动端:支持 Android / iOS 原生开发与微信小程序,用于现场查看与告警响应; 数据库:使用 MySQL 存储结构化数据,MongoDB 存储非结构化监测记录与日志。
1840Java任务/项目管理
可提供以下解决方案 1. 多媒体信息发布系统 2. 公交地铁导乘系统 3. 政务服务中心系统 4. 智能排队叫号系统 5. 智慧医疗门诊系统 可根据客户需求定制开发和对接第三方系统能力
1160C#HTTP服务器
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