openCV

系统采用C#/.NET平台开发，分层架构包括：控制层：与PLC、机械臂、扫码器、贴标机等硬件实时通讯；调度层：基于事件驱动的多线程时序引擎，实现多设备并发协调；视觉AI层：基于深度学习的药品识别、贴标校验、容量识别；业务层：完成医嘱导入、药品匹配、用户权限与日志追溯；监控层：集成视频流、语音播报与报

1、支持各大直播平台数字人实时直播，如抖音、快手、视频号、美团、京东、淘宝、TK、阿里国际等2、智能回复公屏问题，调用大模型，数字人自动语音回复公屏问题3、数字人短视频制作，输入文字，输出数字人讲话的视频4、短视频混剪，输入各种视频，系统自动混剪成N条不重复的短视频5、交互式数字人系统，实现和数字人

1、项目有哪些具体功能模块：系统包含实时手语检测模块、手势学习模式、数据记录与分析模块、声音反馈系统、手势序列识别模块、用户界面模块和配置管理系统。实时检测模块通过摄像头捕捉手部动作并识别26种标准手势；学习模式提供交互式手势教学；数据记录模块保存识别历史用于分析；声音反馈提供实时提示；序列识别能检

作为智能座舱对一部分，动态手势支持应用进入，退出，左滑，右滑，音量大小调节。利用视觉AI算法，提取手部pose点，通过对手部关键点序列建模，构建动态手势识别模型。

包含三个大项，体测面向考试，体锻和短跑面向锻炼，1、体育测试：跳绳，立定跳远，坐位体前屈，仰卧起坐，引体向上；2、体育锻炼：深蹲，开合跳，单脚跳，高抬腿等；3、短跑。

环境构建：使用Gazebo与ROS搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。算法核心设计：创新性地设计了融合围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。训练与优化：采用Ray/RLlib框架进行分布式训练，

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现

1.概览及数据分析实时展示当日在线相机、在线设备数量及变化趋势。提供告警数据的统计分析，包括告警类型、告警频次、告警热力图分布。支持风险点位的自动标注与分类展示，为安全管理与决策提供可视化数据支撑。支持数据大屏展示与多维度筛选（时间、区域、企业、设备）。2.设备管理可对视频分析设备（边缘盒子、视频分