openCV

本项目面向卫星载荷在轨运行场景，目标是构建一套可部署在星载计算平台上的综合任务管理软件，支撑地面指令接收、任务调度、状态采集、数据处理和遥测下传等核心业务。系统围绕“指令进入、协议解析、任务执行、状态监控、结果反馈”的业务闭环设计，提供指令处理、数据总线、协议编解码、智能处理任务编排、设备状态采集、

1. 依托YOLO算法实现图像、视频中的多类别目标自动识别与定位，精准框选出画面内指定物体​2. 支持自定义数据集训练，可按需识别不同品类目标，灵活调整模型识别精度与检测速度​3. 搭建可视化前端界面，直观展示识别画面、检测结果与统计信息​4. 依托云服务器搭建后端服务，提供算法调用接口，实现模型线

1碰撞检测模块：预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块：使用传统或深度学习检测具体的货物容器（托盘，货架，料笼），厂区的行人，头盔，车辆等3避障检测模块：360°雷达检测避障，可对高于8cm的静态物体进行检测，不针对特定物体，不依赖数据集，移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出

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；

本项目主要包含目标检测、骨架提取、位姿解算和视频流处理四大功能模块，主要功能描述如下：1、系统基于YOLO-OBB算法，实现对目标工件的高精度掩膜提取。2、利用Ada-LSN网络，系统能够在复杂工况环境下精准提取出单工件的骨架点集。3、通过内置的多边形求交与拟合算法，系统能够高精度地量测出工件的倾斜

功能模块：AI算法识别预警模块、消息推送和统计模块项目主要功能：AI算法识别预警，当识别到非法载人时，留下预警图片信息供管理人员参考。消息推送给相关管理人员，让管理人员及时干预

项目模块：施工关闭阀门模块，施工违规统计主要功能：cv算法识别施工前是否先关闭阀门，统计违规信息，发送违规通知信息给相关监督人员;主要功能是判断工作人员手部握住阀门进行开关操作，当AI算法识别到存在此操作时，推送识别结果。

功能介绍：1.细长静电线链接CV算法识别（属于cv算法模型识别小目标中的细长特难目标检测）2.工作人员值守识别3.当装卸车作业时，未连接静电线就开始作业时，预警

集装箱箱号识别模块：支持URL、本地文件、Base64等多种图片输入方式，内置ISO6346国际集装箱标准校验算法，对识别结果做格式合规校验，过滤无效结果；货车编号识别模块：适配码头俯视监控视角，支持多光照、多角度、模糊场景的鲁棒识别，可批量处理图片目录，自动输出最优识别结果；RESTfulAPI服

支持图片上传识别、实时视频流目标检测、框选标注预警、异常情况自动告警、识别数据统计汇总、检测结果Excel导出、历史影像回溯查询、多账号角色权限分级管理，界面简洁操作容易简单。

本项目是一款基于人工智能与神经影像技术的脑龄预测系统，通过分析脑部MRI影像（或多模态数据），利用深度学习模型精准估算个体的大脑生物年龄，并计算脑龄差（BAG）——即预测脑龄与实际年龄的差值。系统可量化评估大脑衰老程度，提前预警认知衰退、阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病风险，为脑健康管理、早期

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

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.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

1.数据加载与预处理模块：加载MNIST手写数字数据集，将原始图像数据（28×28像素）进行归一化、降维处理，转换为分类器可接受的输入格式2.多分类器训练模块：支持多种分类器并行训练，包括SGDClassifier（随机梯度下降分类器）、RandomForestClassifier（随机森林）、SV

1.车辆检测模块：基于YOLO目标检测算法，从视频流中实时识别车辆目标，输出检测框及类别信息2.目标跟踪模块：采用ByteTrack追踪器实现多车辆跨帧跟踪，为每辆车分配唯一ID并记录运动轨迹，利用低分检测框二次匹配提升跟踪鲁棒性3.车速测算模块：基于透视变换将图像坐标映射至实际路面坐标，结合帧率和

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