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

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

系统包含uboot启动、开机logo、分区与多种升级方式（如工厂/自动/手动等）。Kernel侧支持GPIO、按键、串口、CAN，以及VS9988、TP2912等视频相关芯片联调。多媒体侧基于RKmedia完成影像显示（含VI/RGA/VO等路径）、OSD叠加与视野调整。应用侧提供串口与CAN协议、

启动与升级方面支持uboot加载、开机logo、分区表制作与系统升级相关流程。驱动与外设方面覆盖GPIO、按键、串口、CAN，以及VS9988、TP2912、TP2815等视频转换芯片的I2C联调，并使用设备树进行板级配置。多媒体方面基于rockit完成影像相关VI/VPSS/VO链路，以及OSD等

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

系统分为图书信息管理、读者信息管理、借阅归还管理、图书检索查询、数据统计五大核心模块。支持管理员录入、修改、删除图书与读者资料，办理借书、还书操作；读者能够在线检索书籍、查看借阅记录；系统自动记录借阅流水，统计图书借阅情况，实现图书馆业务数字化管控。

具有视觉检测功能，触觉感知，同时视觉触觉感知融合（特征级融合）去综合性判断裂纹的坐标，长度，宽度，深度，最终能够输出检测到的裂纹尺寸以及位置以及置信度等等。但是由于触觉感知的代码以及感知融合的部分的代码有保密条例，不能公开，下方提供的仅仅是视觉部分的代码以及操控CNC与推杆控制传感器进一步检测的部分

负责整套上位机软件开发，基于QTC++搭建客户端程序，设计复杂分层UI交互界面。采用TCP/UDP协议与下位机设备通信，通过多线程实现异步数据接收，解决大数据并发丢包问题；基于QCustomPlot开发实时波形图表，完成数万测点数据动态展示，集成历史数据存储、回放查询、超限数据分析功能；利用Open

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

该系统是为配套硬件定制的一套包含硬件控制、用户管理、数据管理、图像检测、AI检测子系统等多功能于一体的软件系统。硬件控制模块通过以太网、串口、USB等方式实现与硬件控制单元的通讯，如PLC、X-Ray发射器、X-Ray成像控制器、异常执行机构等，从而实现对硬件设备的操控；用户管理模块实现了角色分配与

系统包含四大核心模块：1.图像检测模块：基于YOLOv11s模型实现10类水稻害虫实时检测，mAP@0.5达0.8404；2.预警分析模块：集成CropFormer与规则引擎，对虫害等级进行智能评估并推送预警；3.农技咨询模块：本地部署DeepSeek-R1大模型，提供病虫害防治知识问答；4.后台管

工作包含设备电气接线与上电点检、输送机构与气缸动作调试、运行参数整定；具备故障检测处理功能，可解决贴标位置偏差、机构动作异常、通讯中断等问题，完成线束整理防护、设备验收及后期维护工作。

项目包含伺服轴精准定位模块、传送带启停控制模块、气缸气动逻辑联锁模块、触摸屏人机交互模块。设备实现料框到位检测、X轴自动前往取料点抓取物料、物料输送至出料位置、X轴移动至放料点完成下料，同时具备原点复位、手动单步调试、故障报警功能。

项目包含四轴伺服点位定位模块、气缸逻辑联锁模块、物料检测判断模块、触摸屏参数设置模块。设备完成载具进料、X轴精准定位抓取物料、物料翻转对接、满料检测、顶升移栽、电池压紧、自动切刀贴标、余料牵引回收全套动作，配备故障报警、缺料停机、原点复位、手动单步调试功能。

项目完成了一套约1.64米人形双足机器人机械概念装配设计，包含胸腔、胯部、左右腿、左右臂、前臂、小腿、电机安装位、轴承支撑、齿轮传动、十字关节和面板骨架等模块。Fusion360模型中装配实例约335个，采用模块化结构组织，便于后续调整关节比例、传动布局和安装空间。项目同时规划了UE4引擎中的机器人