openCV

负责基础后端服务搭建，完成接口开发、数据库设计、业务逻辑实现与服务稳定性保障；搭建智能问答模块，依托大模型实现上下文理解、多轮对话交互与精准应答输出；开发视觉识别功能，完成图像解析、目标检测、特征提取与结果处理，保障各模块高效联动，支撑整套智能应用稳定落地运行。

应用层：大屏展示系统（关键项大屏引导、展示、综合监控等），电脑端（分析、统计、预测、可视监管等），移动端（移动APP用于查询、记录、告警信息接收等功能）；平台层：实时监测系统（发电监测、用电监测、储能监测、环境监测、充电桩监测），统计分析统（源网荷储分析、电能质量分析、异常告警分析、异常告警分析、设

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。

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

具备rpa的功能，同时融入了ai，还有知识库，使得场景更广。rpa适用于金融，电商，会记，运营等多个场景，属于自动化领域，可以进行图像识别，文档操作，网页和桌面应用操作，低代码开发，低成本开发。

提供主播素材管理、任务队列、参考视频分析、风格配方、脚本与导演规划、Agnes视频生成、IndexTTS分段配音、HeyGem或Duix口型同步、候选质检、最终复核、包装与多平台发布计划。只读看板从真实运行目录汇总任务和产物，发布步骤必须显式批准。

利用了https网络协议，在发送请求的时候构造了加密参数，解决了平台反爬，通过指纹模拟与多账号协同进行了大批量的数据采集，期间没有触发平台风控，交付的质量很高，客户很满意。

本项目覆盖验证码识别三大模块：滑块模块支持易盾普通滑块、极验滑块、云片滑块的缺口识别与轨迹模拟，能够自动计算缺口位置并生成拟人化滑动轨迹；点选模块支持易盾点选、极验点选、云片点选的语义理解与坐标定位，能够识别文字/图标/语义类点选目标并返回精确坐标；AI底座模块基于大模型(LLM)进行验证码语义理解

系统包含企业知识库、业务资料管理、供应商获取、TQRDCE审厂分析、历史报价分析、产品报价、配电柜图纸成本估算、报告与PPT生成、系统文件管理等功能模块。用户可以上传Excel、图纸、PDF及图片资料，系统自动完成内容解析、型号匹配、历史价格检索、供应商信息汇总和报价风险识别，并生成包含数据指标、行

本项目是一个为AIAgent提供持久化记忆和代码理解能力的混合检索系统。主要包含以下功能模块：混合记忆检索模块：基于ChromaDB实现语义向量搜索，结合SQLite(FTS5)实现关键词与元数据精确匹配，为Agent提供精准的历史记忆检索能力。上下文智能压缩模块：集成Headroom引擎，能对JS

（一）基础目标检测功能1.红绿灯状态识别：精准识别红灯、绿灯、黄灯、熄灭故障四种状态，区分机动车红绿灯、行人专属红绿灯，适配不同路口灯型样式。2.多目标精准检测：覆盖红绿灯有效管控区域内所有核心目标，包括机动车（轿车、货车、电动车、摩托车）、行人、非机动车，支持密集人群、车辆拥堵、逆光、弱光、雨天、

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

项目包含七大核心功能模块：1.多模态交互模块，支持文本、图片、音视频混合输入识别与问答；2.自然语言处理模块，实现意图识别、文本摘要、语义抽取、对话管理；3.代码生成模块，支持多语言代码编写、调试、重构、项目批量生成；4.长文本理解模块，支持十万字级文档解析、知识库检索、长内容总结对比；5.数学推理

系统覆盖政策、企业、标书三域知识，支持8类业务问题的自然语言问答。核心功能包括：多路语义检索（BGEEmbedding+Milvus）、BM25关键词召回、RRF融合排序、BGEReranker精排、Qwen分层模型答题，以及自研ReActAgent多步推理。支持查询改写、意图路由、流式输出与引用溯

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。

1、本地私有化AI交互内置Web可视化管理面板，接入通义千问、智谱AI等主流大模型API，所有对话、文件处理数据保存在本地电脑，不上传第三方服务器，保障文档、业务数据隐私安全。2、全流程电脑自动化执行支持自然语言指令操控本地电脑：批量读写Excel/Word文档、本地文件整理、浏览器自动爬取/导出数

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

系统主要功能为小麦病虫害分类识别检测及辅助分析，通过用户上传小麦叶片图片，自动识别其健康情况以及发生了何种病虫害，并给出相应的防治建议，同时保存历史记录以进行数据分析。

系统主要包含商品发布计划管理、素材路径管理、发布台账记录、重复商品检测、类目异常检查、价格字段校验、发布结果截图保存、商品ID记录、数据观察表生成和潜力商品复盘等功能。工具可以读取CSV计划表，自动整理商品标题、描述、价格、类型、素材目录和发布状态，并根据去重基线检查标题相似、封面相似、同类商品过多

拥有多平台爬虫实战经验，独立完成抖音、小红书、TikTok、极验4包括yolo滑块识别、闲鱼监控、海外智库等采集项目，精通自动化抓取与纯协议逆向，有开源采集系统。熟练Python爬虫、JS逆向、各类反爬方案及MySQL、Redis数据存储，具备工程化思维。