openCV

1.风格锚定生成：自定义画风锚点，批量出图风格一致不漂移2.无人值守调度：任务队列夜间自动跑图3.超分放大：RealesrganGPU加速，4倍分辨率秒级处理4.自动归档交付：素材按项目/类型自动分类支持同款私有化部署，交付即可用。

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

功能模块1.实时数据采集模块：基于屏幕视觉识别（OCR+图像处理），在不依赖任何外部接口的前提下获取行情与指标数据2.指标解析模块：自动标定坐标轴刻度、识别指标窗口与自定义阈值线，内置抗误读校验（去重、迭代拟合、量程校验）3.风控规则引擎：多条件组合判定+状态机，支持交易时段、持仓跟踪、单日限额、多

平台按四层架构设计：视频接入网关层支持RTSP/RTMP/ONVIF/GB28181/WebRTC多协议接入与硬解码、GPU渲染；AI分析引擎层提供算法仓与规则引擎，支持人脸、车牌、周界、行为等事件识别；应用层包含Qt多分屏实时预览、时间轴回放、AI告警中心、智能运维健康度大屏、地图指挥调度、移动端

系统提供PDF和图片工程图上传、视图自动检测、OCR文字识别、尺寸与公差解析、尺寸视图归属、自动排序编号、图纸标注及FAIExcel报告生成等功能；同时支持任务查询、结果预览、人工修订、重新绘图、版本记录、反馈审核和训练数据集导出。

平台包含四个功能模块：1.用户管理模块：支持账号注册、登录、退出，密码加密存储，基于Session的登录状态校验，未登录访问受保护页面自动跳转登录页；2.智能检测模块：支持jpg/jpeg/png图片与mp4/avi/mov/mkv视频的批量上传（单文件最大100MB），自动识别画面中的动物等目标，

本系统包含管理员和用户两类角色。管理员拥有最高权限，主要功能包括：首页、用户管理（支持对用户账号、姓名、头像、联系电话、性别等信息搜索、新增、删除）、公告信息管理（支持标题、封面、发布日期等信息的搜索与增删）、操作日志管理（支持对用户名、用户操作、请求方法、请求时长、IP地址等进行检索与维护）。用户

本项目是一套基于人工智能和计算机视觉技术开发的森林火灾智能检测系统，主要用于森林、山区、自然保护区等区域的火灾早期发现与实时监测。系统通过摄像头实时采集森林及野外环境的视频图像，并对视频画面进行持续分析。利用目标检测和图像处理技术，系统能够自动识别画面中的烟雾、火焰等火灾特征，在发现疑似火情时及时进

项目包含目标检测与提取、车牌识别、车速判定、车流量统计、停车位分时段计费、违规抓拍六大核心模块。可对监控视频流实时解析，识别道路行人、机动车目标；自动统计不同时段车流量，识别超速、违停等违规行为；支持车位状态识别，完成分时段计费统计，输出可视化统计报表。

系统主要包含以下功能：缺陷图像数据处理对工业图像进行整理、筛选和人工标注，构建目标检测训练数据集，并完成训练集、验证集划分。YOLOv11模型训练基于少量已标注缺陷图像训练YOLOv11模型，通过数据增强、训练参数调整等方式提升小样本条件下的缺陷识别能力。工业图像自动检测将训练后的模型部署到后端服务

智慧校园公共区域异常检测系统采用前后端分离架构，后端基于Flask，结合OpenCV、PyTorch深度学习框架开发，前端使用Vue3+Element‑Plus，通过Socket.IO实现消息实时推送，数据库选用SQLite。本项目完成完整业务方案设计：基于YOLOv5进行模型优化，引入CBAM注意

具备rpa的功能，同时融入了ai，还有知识库，使得场景更广。rpa适用于金融，电商，会记，运营等多个场景，属于自动化领域，可以进行图像识别，文档操作，网页和桌面应用操作，低代码开发，低成本开发。

提供主播素材管理、任务队列、参考视频分析、风格配方、脚本与导演规划、Agnes视频生成、IndexTTS分段配音、HeyGem或Duix口型同步、候选质检、最终复核、包装与多平台发布计划。只读看板从真实运行目录汇总任务和产物，发布步骤必须显式批准。

（一）基础目标检测功能1.红绿灯状态识别：精准识别红灯、绿灯、黄灯、熄灭故障四种状态，区分机动车红绿灯、行人专属红绿灯，适配不同路口灯型样式。2.多目标精准检测：覆盖红绿灯有效管控区域内所有核心目标，包括机动车（轿车、货车、电动车、摩托车）、行人、非机动车，支持密集人群、车辆拥堵、逆光、弱光、雨天、

功能模块：本系统主要包括以下模块——三维场景展示与交互模块、视频流接入与管理模块、异常行为检测模块、告警信息定位与可视化模块、二维视频与三维模型融合投影模块、历史告警查询与统计模块。主要功能描述：三维场景展示：基于Cesium引擎加载工地倾斜摄影模型或手工建模数据，支持旋转、缩放、测量、图层切换等基

项目包含七大核心功能模块：1.多模态交互模块，支持文本、图片、音视频混合输入识别与问答；2.自然语言处理模块，实现意图识别、文本摘要、语义抽取、对话管理；3.代码生成模块，支持多语言代码编写、调试、重构、项目批量生成；4.长文本理解模块，支持十万字级文档解析、知识库检索、长内容总结对比；5.数学推理

系统覆盖政策、企业、标书三域知识，支持8类业务问题的自然语言问答。核心功能包括：多路语义检索（BGEEmbedding+Milvus）、BM25关键词召回、RRF融合排序、BGEReranker精排、Qwen分层模型答题，以及自研ReActAgent多步推理。支持查询改写、意图路由、流式输出与引用溯

1、本地私有化AI交互内置Web可视化管理面板，接入通义千问、智谱AI等主流大模型API，所有对话、文件处理数据保存在本地电脑，不上传第三方服务器，保障文档、业务数据隐私安全。2、全流程电脑自动化执行支持自然语言指令操控本地电脑：批量读写Excel/Word文档、本地文件整理、浏览器自动爬取/导出数

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

系统主要功能为小麦病虫害分类识别检测及辅助分析，通过用户上传小麦叶片图片，自动识别其健康情况以及发生了何种病虫害，并给出相应的防治建议，同时保存历史记录以进行数据分析。