openCV

1.传统工作流模块（扫查，患者，成像，测量，注释，报告，回顾，存图），支持医师手动扫查切面，测量某些指标，存储结果，输出报告2.AI增强模块（智能降噪模块自动调节成像参数优化图像，自动测量算法优化复杂的测量工作流）3.简易工作流模块，用户仍然工作在传统工作流下，后台跑切面识别，质量评价，自动测量等算

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

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

本项目是基于Qt/QML的智能家居中控系统，采用C++后端+QML界面混合架构，包含六大功能模块：①AI智能助手：接入本地大模型与百度语音识别，支持语音/文字对话、Markdown渲染、多会话历史管理；②设备控制：灯光、LED、屏幕背光调节，光照传感器环境数据采集；③媒体中心：音乐播放器（播放列表）

项目包含硬件：3D线激光相机软件：QTC++主要功能为相机采集数据软件下显示和处理数据得出对应的数据来判断产品的良率得到结果后软件复制将结果通过TCP传输给客户PLC

实现从SOC视频接口经桥片到AHD输出的旁路链路，涉及AMT630M、TP2912等转换与输出相关芯片联调。支持多路可编程触发，可配置极性，并处理多路之间的互斥与优先级，避免冲突触发。触发与相关参数可写入存储，由MCU侧执行或释放，保证掉电后规则可恢复。提供PC侧配置工具，完成协议对接以及配置的导入

系统提供基于浏览器的无人机实时监控和任务控制能力，主要包括无人机位置、姿态、电量、飞行状态及传感器状态实时显示；航点上传、巡检任务启动、探索任务控制、临时飞行点、返航和紧急降落；无人机前后左右、升降和偏航等手动控制；云台角度、相机曝光和变焦控制；视频画面显示；系统状态监控及运行日志。前后端通过Web

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

项目主要包含裸眼3DAndroid播放器、参数调试工具、播放器SDK以及多视点渲染等功能模块。系统支持本地视频和在线视频播放，具备可视化参数调试能力，便于适配不同屏幕设备和显示环境；同时提供SDK接入能力，方便第三方应用快速集成裸眼3D播放能力，提升产品落地效率与扩展性。

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

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.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

开发一款融合计算机视觉、嵌入式系统与人机交互的智能台灯，实现健康坐姿监测、护眼照明与多模态交互。核心闭环为“视觉感知—智能决策—机械执行”，在树莓派5上高效部署YOLOv8n与MediaPipe模型，集成DeepSeek语言模型实现语音交互，达到实时性能。

采用C语言开发了下位机系统控制软件，采用C#语言开发了Windows应用界面，实现的发射光谱的测量分析功能。控制激发源激发元素的发射光谱，通过CCD采集信号，完成数据处理分析，得到最终测量结果。

基于客户需求，我司为其定制开发了CPT智能检测系统，深度融合工业视觉、大模型与自动化控制技术，打造“检测-分析-反馈”闭环，实现三大技术突破1.双相机协同检测，精准捕捉关键信息、十字线定位技术（基于OCR识别技术）、智能误差判定（系统自动将识别的数字与预设的标准坐标数据库匹配，自动判定）、双模式灵活