openCV

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

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

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。

TouchLabel是一个开源的触觉传感器数据标注与分析Python工具包，面向机器人触觉感知研究社区。目前支持4种主流触觉传感器（GelSight、DIGIT、Paxini、Daimon）的数据加载、可视化标注和跨传感器特征提取。核心功能模块：统一数据加载器：一行代码加载不同传感器数据，自动识别格