openCV

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。