openCV

系统基于多目相机完成溜井扫场与标定，结合目标检测算法识别石头、破碎机、栅栏、车辆、人员等目标信息；下位机根据识别结果完成自主路径规划、破碎、推石、扫石及人员/车辆避障，并通过CAN通信控制破碎机执行作业；上位机实时接收并展示破碎次数、人员进入次数、车辆进入次数、石头层高等关键数据，同时支持多路RTS

参与动捕软件系统开发，负责在线相机管理、扫场标定、Marker识别与三维重建、刚体/骨架跟踪、动捕数据录制及UE4/Unity3D实时推流等核心功能实现，支撑虚拟制作、动作分析与实时交互应用。

本项目围绕特种作业远程监护全流程，打造了六大核心功能模块：1.作业票智能分析模块：自动解析作业票信息，提取作业类型、风险点、监护要求等关键内容，生成个性化监护方案；2.监护需求自动生成模块：基于作业票数据，匹配行业安全规范，自动输出监护重点、告警阈值、联动策略；3.视频实时联动模块：对接现场视频监控

OCR识别：实现驾驶证/行驶证/银行卡等通用证照识别，以及钢材标签、采购合同、授权委托书等定制化文本识别，已在公司内部全面推广使用RPA流程自动化：完成财务场景13家银行流水自动获取，大幅提升财务工作效率计算机视觉：落地钢材表面缺陷检测、仓库车辆出入库管控、加工中心钢卷自动上卷等工业视觉项目预测算法

本项目基于PointNet/PointNet++实现点云的高精度分割与分类，核心功能覆盖全流程开发。搭建Ubuntu+PyTorch环境，支持点云数据加载、预处理、标注、训练与推理；借助CloudCompare完成点云裁剪、标注、合并与导出，实现自定义数据集制作；通过脚本自动分离点云坐标与标签，构建

1.基于ROS2Humble搭建机器人通信框架，实现多节点分布式开发，支持传感器数据实时采集与传输；2.集成YOLOv8目标检测算法，实现对行人、车辆、障碍物等多类目标的实时识别与跟踪，检测帧率稳定在30FPS以上；3.提供目标坐标输出、ROS话题发布功能，可直接对接机器人导航、避障等上层模块，支持

基于无人机搭载高清视觉采集设备，结合计算机视觉算法实现河道水面垃圾、漂浮物、河道边波破损、排污口异常等问题的自动化巡检、识别与定位。最终通过wed端实现巡检结果与实时展示与数据统计，为水利河道管理提供数据支持。

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易

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

技术栈：MATLAB神经网络+C++QtGUI输入（6个）：贴片图号、速度、高度、压力、芯片压力、时间输出（4个）：角度、平行度、覆盖率、高度模型效果：160组样本训练，R²=0.9048界面：科技风可视化界面简单说就是用神经网络预测贴片机能做到的质量效果，帮工厂提前发现问题、优化参数。

本项目基于Python实现气温预测模型，包含四大核心功能模块：数据预处理模块：读取历史气温CSV数据集，完成缺失值填充、异常值过滤及特征工程，提取时间、季节等关键特征；可视化分析模块：利用Matplotlib绘制气温时序趋势图、季节波动图及相关性热力图，直观展示数据规律；模型训练模块：基于Sciki

1、项目有哪些具体功能模块项目核心包含5个具体功能模块，各模块协同支撑公文智能生成全流程，分别为：一是任务规划与需求解析模块，核心负责接收用户输入的撰写需求，拆解任务要点、匹配对应公文类型及部门规范；二是大模型调用与Prompt优化模块，对接大模型接口，通过定制化Prompt策略实现内容智能生成，同

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。

项目支持用户输入目标网页URL，自动解析页面结构，提取指定的文本、图片或表格数据。可通过自定义规则筛选需要的内容，并将采集到的数据自动整理为CSV或Excel格式文件。工具内置反爬策略，支持设置请求间隔与请求头，避免被网站封禁，同时提供简单的可视化操作界面，无需编程基础即可使用。

项目实现办公数据自动读取、清洗、分类汇总与导出，支持批量处理Excel/CSV文件。可自动生成统计图表和规范报表，完成数据比对、去重、关键词提取等功能，并提供灵活的任务调度与异常提醒机制，让办公流程更加高效便捷。

为中小企业开发基于Python+PyTorch的AI办公助手，实现文档自动分类、关键信息提取、数据清洗与整合、智能报表生成、流程审批自动化等功能，支持与企业现有系统无缝对接，大幅提升企业办公效率，降低人力成本。

1.通过流水线控制实现电流互感器周转箱出库拆垛，互感器上料，互感器外观机器视觉检查，绝缘电阻测试，工频耐压测试，二次绕组匝间绝缘强度测试，基本误差测试，打印贴标，分拣装修，周转箱叠垛入库的全过程自动化；2.项目集机械、电气、软件、测量以及机器视觉技术于一体，控制系统采用分布式控制，基于Profibu

1.GIS系统: 厂区三维地图展示使用全数字化三维建模方式建模，接入厂区治理设备、监测设备、DCS数据、在线监测CEMS数据、视频监控图像，监控设备在地图上进行呈现;支持POI点位数据叠加，能直观展示厂区三维地图及主要监测点位位置及状态;污染空间分布热力展示。2.无组织:排放源清单展示:无组织排放源

使用文本CLIP嵌入差异匹配图像CLIP嵌入差异，预测潜在空间中的编辑方向；并在潜在代码及图像层面分步解耦。用户给定一张人脸图片以及任意想要编辑的人脸属性，系统可输出自然的编辑结果图。

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip