openCV

包含图片上传模块、图像预处理模块、模型推理识别模块、结果输出与可视化模块。支持上传本地图片，自动完成图片尺寸归一化、降噪处理，调用训练好的深度学习模型进行类别预测，输出识别标签与置信概率，并展示可视化的识别结果

系统包含拾取传送机构、垃圾单件化机构、分类存储机构、抗浪助行机构等核心模块，实现海滩垃圾的自动拾取、单件化处理与分类回收；配套垃圾中转回收站、机器能源充电站与云端数据处理中心，构建“机器人作业+云端管理”的一体化垃圾处理闭环，支持环境与生物信息采集、远程监视与数据化管理。

系统包含五大核心模块：视觉模块（4000万像素摄像头视觉识别，识别精准度95%）；收集模块（叶轮造流聚拢垃圾、传动带运输、升降侧舱液位吸附收集）；导航模块（高精度雷达复合定位与建图，智能自适应矢量控制，导航与控制一体化）；储存模块（垃圾承载量60kg以上）；动力模块（4推进器推进，1000瓦以上功率

maiyeiProjectDescriptionAlarge-scaletrucksafetyassisteddrivingtoolbasedontheInternetofThings,welcometechnicalexchanges,officialwebsite:www.pcquick.cnP

系统主要包括机器人视觉识别、Tag定位、路线执行、运动状态判断、自动返程以及异常处理等模块。视觉模块负责从摄像头画面中提取机器人导航所需要的信息；路线模块根据当前状态执行对应路径；控制模块负责机器人动作衔接与状态切换。同时针对原系统进行了性能和代码结构优化，在尽可能保持原有稳定控制逻辑的情况下改善视

具有视觉检测功能，触觉感知，同时视觉触觉感知融合（特征级融合）去综合性判断裂纹的坐标，长度，宽度，深度，最终能够输出检测到的裂纹尺寸以及位置以及置信度等等。但是由于触觉感知的代码以及感知融合的部分的代码有保密条例，不能公开，下方提供的仅仅是视觉部分的代码以及操控CNC与推杆控制传感器进一步检测的部分

本项目是一个基于RaspberryPi5的自主视觉导航机器人，核心功能包括：红色物体实时检测与追踪：通过HSV色彩空间与动态阈值算法，实现对红色物体的实时识别与坐标提取。自适应色彩处理：采用动态V值调节与形态学滤波（开运算、闭运算），提升不同光照条件下的识别稳定性。全局搜索与局部追踪（ROI）：通过

人脸采集与注册：管理人员通过摄像头采集人员人脸图像，上传至云端人脸库完成注册登记，支持批量导入与权限分组设置活体检测与识别：设备端实时采集人脸图像并进行活体检测，防止照片/视频冒用，与百度智能云人脸库比对完成身份核验门禁联动控制：识别通过后联动门禁系统开闸通行，识别失败触发异常报警，实时记录核验结果

目标实时检测：机载摄像头实时采集画面，YOLO模型对视野内的入侵无人机进行实时检测与识别，输出目标类别与置信度视觉追踪锁定：OpenCV追踪算法持续锁定检测到的目标，输出目标在图像中的实时像素坐标，确保目标始终处于追踪状态云台视觉伺服：树莓派将目标像素坐标通过串口下发至飞控，飞控驱动单轴云台动态调节

系统包含四大核心模块：1.图像检测模块：基于YOLOv11s模型实现10类水稻害虫实时检测，mAP@0.5达0.8404；2.预警分析模块：集成CropFormer与规则引擎，对虫害等级进行智能评估并推送预警；3.农技咨询模块：本地部署DeepSeek-R1大模型，提供病虫害防治知识问答；4.后台管

系统支持USB摄像头及深度相机图像采集，结合视觉算法识别目标物体，通过大语言模型完成语义理解及智能问答，并根据识别结果控制机器人完成导航、动作执行及语音播报。同时支持ROS2节点通信、状态发布、设备管理、日志输出及多模块协同运行，实现机器人整体业务流程闭环。

系统主要包括设备数据采集、视频流接入、图片上传分析、AI模型推理、实时数据展示、历史数据保存、事件告警、ROI区域配置、模型参数配置、MQTT/HTTP接口上报、日志查看、服务状态监控、配置管理和远程运维等功能。设备侧支持通过Modbus、串口、MQTT或HTTP接口采集现场数据；视频侧支持接入摄像

1.基于ROS2Humble搭建机器人通信框架，实现多节点分布式开发，支持传感器数据实时采集与传输；2.集成YOLOv8目标检测算法，实现对行人、车辆、障碍物等多类目标的实时识别与跟踪，检测帧率稳定在30FPS以上；3.提供目标坐标输出、ROS话题发布功能，可直接对接机器人导航、避障等上层模块，支持

1.使用线程池，实现动态并行处理，提高算法处理帧率，降低延时。2.实现识别和跟踪模式切换。3.统一接口，具备平台以及算法的扩展能力4.具备编码和SEI包生成能力，保障视频和目标信息同步输出

项目包含“自主导航、商品识别、抓取执行、人机交互、系统监控”五大功能模块：机器人可在未知或半未知环境完成建图与定位，基于全局/局部规划实现巡航与避障；通过视觉模型识别目标商品并估计位姿；调用运动规划生成机械臂轨迹完成抓取/放置；支持语音或界面下发任务（如到达指定货架、抓取指定商品）；提供状态显示与异

1.项目整体可以分为软件部分和硬件部分，软件部分可以分为图像采集、模型推理、结果输出、远程控制，硬件部分主要是外设（摄像头、屏幕，电源、喇叭）、边缘端处理设备和信号输出器2.功能描述，通过在适当位置部署摄像头采集图像，可以对危险进行预警并辅助操作员控制，具体辅助方式可以根据使用方式修改。这里以设备部

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。