openCV

面向无人机追踪的视觉系统在安防等领域具有重要应用价值。但高空视角下目标微小且密集，对检测算法的定位精度要求较高。同时，嵌入式平台受限于算力与带宽瓶颈，难以满足复杂深度学习模型的实时推理需求。在传统部署中，全量INT8量化易导致微小目标定位精度下降，而全量FP16推理则面临系统帧率过低的问题。针对上述

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

系统功能：1、由用户工艺工程师按工艺模板建立工艺执行清单。2、产品进入全自动化输送链前对产品产品编码，绑定对应工艺。3、系统根据产品编码，匹配对应工艺，发送机械人指令，执行生产。4、视觉识别检测产品完成表面品质情况。5、后台大数据系统记录监测产品生产全过程。

各种设备集中控制；物联网设备切换，状态信息显示，设备控制；视频设备视频流预览展示；支持mqtt协议、支持串口控制和各种网络协议；采用ffmpeg解码视频，支持各种视频流和视频矩阵分割；

项目包含六大功能模块。一、实时GPS定位与测速模块，通过GNSS模块获取经纬度，haversine算法计算实时速度，自动判断行驶或停止状态。二、触觉反馈导航模块，左右双通道振动马达根据导航方向输出不同模式的触觉指令，支持多级强度调节。三、策略门控引擎，根据行驶状态自动切换反馈策略，停止时低强度提示，

1.主要使用c++/Qt/qml编写上位机显示控制软件；2.主要使用typescript/react/express.js/tailwindcss等编写web软件