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。

系统实现可提取且不可感知的对抗水印技术：通过专有水印算法将版权特征隐蔽嵌入图像等数字内容，支持版权溯源与防伪一体化；结合区块链存证技术构建全链路溯源验证平台，实现真伪快速验证与全生命周期信息查询。核心指标：水印还原率提升至95%、部署成本降低60%、平均响应1秒。相关成果获第十七届全国大学生信息安全

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

系统支持工业视频自动读取与逐帧分析，通过图像增强、边缘检测和直线特征提取定位画面中的横杆目标，并计算目标的实时倾斜角度。系统根据设定的角度阈值自动判断拉偏状态，在视频画面中显示检测结果和异常信息，同时记录各目标的检测角度及报警状态。针对正常光照和低照度视频，可进行自适应图像增强，并最终输出标注后的检

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

系统包含麻将规则环境、自博弈数据生成、PPO强化学习训练、League训练、BehaviorCloning、DAgger、模型评估、ONNX导出以及Android端视觉识别和本地推理等模块。训练系统允许AI通过大量自博弈持续改进策略，并使用独立评估流程比较不同版本模型强度。移动端通过计算机视觉识别牌

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

项目主要包含训练端和客户端两部分。训练端支持图像导入、DICOM图像处理、图像清洗、标注管理、数据集切分、YOLO模型训练和模型评估；客户端支持手动检测、自动监控目录、模型加载、图像预处理、切片推理、检测结果拼接展示、历史记录保存和检测数据统计。系统可对工业X光图像中的气孔、气泡等缺陷进行自动识别，

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，

系统主要包括图像采集、目标检测、关键点定位、相机标定、PnP位姿求解、坐标系转换、姿态角计算及结果可视化等功能模块。通过YOLO模型完成目标及特征关键点检测，根据相机内参与目标三维几何信息建立二维—三维对应关系，采用PnP算法计算目标相对于相机坐标系的三维位置和旋转姿态，并输出X、Y、Z及姿态角等结

高维特征提取模块：利用深度学习网络（如3D-CNN、Transformer等）对高光谱影像进行空间-光谱特征联合提取。小样本学习模块：针对标注数据少的问题，引入小样本学习策略，提升模型泛化能力。分类与评估模块：输出地物分类图，自动生成混淆矩阵、总体精度（OA）和Kappa系数等评估报告。

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

本项目是一套基于指纹图像采集与图像处理技术开发的指纹识别系统，主要用于用户身份识别和身份认证。系统通过指纹采集设备获取用户的指纹图像，并对采集到的指纹图像进行预处理，包括图像增强、去噪、灰度处理及特征信息提取等。经过图像处理后，对指纹特征进行分析和匹配，从而实现用户指纹的识别与身份验证。目前系统主要

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

本项目是一套基于实时视频流的视频校正与增强系统，采用C/C++和OpenCV开发。系统能够从摄像头或网络视频流中实时获取视频数据，并对视频画面进行实时处理和校正。系统主要针对实时视频传输过程中可能出现的画面质量问题进行处理，包括图像亮度、对比度、色彩、噪声、清晰度以及画面稳定性等方面的优化。通过Op