openCV

本方案面向工业 4.0 新型工厂，针对传统自动化产线中目标抓取、焊接、打胶等操作需预处理目标的痛点，实现无需人工调整的自动化作业，提升产线灵活性与效率。区别于市场常规方案，采用自主研发的机构光相机采集目标区域点云数据，结合自研算法实现目标的精准识别、定位与控制，具备非接触式测量、环境适应性强、无需目标预处理等优势，可适配多场景自动化生产需求。核心由机构光相机硬件、点云数据处理算法及自动化控制软件构成，通过自研光机电一体化技术，实现从数据采集到执行控制的全流程自主化。

管道智能巡检系统是根据国家管网集团某管道有限公司某分公司管道巡检的特定需求量身定制开发的，用以确保巡检业务能够在某省某市某地区的特定环境中高效运作。该系统由一个中心服务器和多个巡检机器人，以及若干电脑客户端、移动客户端组成。 巡检机器人软件通过5G网络与中心服务器进行通讯。实时采集各种设备运行参数，上报当前工作状态数据；接收中心服务器下发命令，设置巡检管理参数，执行巡检任务控制、行进控制等处理；在巡检过程中，实时进行目标检测和相关图像上传；当检测到可疑情况时，自动停止行进，就地检测确认。 该软件由多个功能服务模块组成，通过内部服务接口交互；自定义通讯协议，与中心服务器通讯；基于网络、USB、GPIO等接口，采集数据和图像，使用图像目标识别技术，进行异常情况智能检测。 硬件配置：CPU ARM Cortex-A57，内存4GB，存储128GB，GPU NVIDIA MAXWELL；操作系统：UBUNTU18.04.6，支撑软件：CUDA10.2.3、CUDNN8.2.1、TENSORRT8.2.1、OPENCV4.1.1，开发工具：QT5.9.5，编译环境：QTCREATOR4.5.2。

本产品面向喜爱棋牌类游戏的玩家 相对于传统的棋盘图色识别，本方案使用YOLO的AI图像识别，可以识别桌面上任意窗口的棋盘状态。 后端的AI行为引擎使用深度残差神经网络和蒙特卡洛树搜索结合，实现复杂决策的行为输出。

一款辅助于公安系统审讯的软件开发，帮助公安系统审理案件的设备；分为两端： 1. 机器人端：通过皮肤电，眼球追踪等技术，将信号通过端口读取到控制台端； 2.控制台端：通过机器人端传回的数据进行算法分析，分析后对特定场景做出预测；