图像识别

1.支持实时的对话服务(Real-timeCrawlerIntegration)功能描述：对话系统不再仅限于其内置的静态知识。当用户的提问涉及最新事件、实时数据或特定网站内容时，系统可通过集成的实时服务，动态地从互联网上获取最新信息。价值：彻底解决了大模型知识陈旧、无法回答时效性问题的痛点，使服务能

利用pytorch训练图片集，模型选用mobilenet，识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型，可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型

使用RPA技术可以自动化处理图片修改等重复性任务，一年自动生成图片50000张以上，至少节省工时3000小时以上，不需要人工任何操作，并且避免了人工操作可能出现的操作失误；使用RPA技术可以自动采集不同系统和平台的多维度数据，避免人为失误，实现全面且准确的数据采集。

通过RPA自动化数据采集和处理应用，实现对各类数据的自动抓取、整合和处理，大幅提高数据处理效率和准确性；通过影刀RPA实现对多个平台和多个品牌店铺的优惠活动设置的自动化执行，大幅提高活动报名效率和准确性；通过RPA搭建种草内容搬运应用，实现对内容的自动搬运和发布，提高搬运效率和准确性，同时减少人力成

1.支持单张/批量上传物流单据图片，自动识别集装箱号、托书号等关键信息。2.提供RESTfulAPI接口，可直接集成到企业管理系统中，支持远程调用。3.支持结果结构化输出（JSON格式），便于后续对接数据库或ERP系统。4.具备基础的图像预处理功能，提升识别准确率，对模糊/倾斜图片也能有效识别。

1.工具介绍 PicSearch是一个基于纹理图像内容进行搜索的工具，直接通过上传纹理照片或图片即可找到相似的图片结果。 提供石纹、木纹等各种纹理的产品搜索，能根据客户随意拍摄的照片或图片，帮助企业精确找到本地图库中的纹理图片。 2、使用步骤 (1)点击上传按钮选择需要搜索的图片 (2)选择需要搜索的图片库目录 (3)开始搜索 (4)系统自动分析图片特征 (5)搜索完毕后相似图片会显示在结果区域 (6)双击结果图片的名称，可以打开图片查看

该智能摄像机采用RV1126方案，自带2T算力，可配套4G模型，广泛适用于监控安防，视频结构化，可端侧实现各种AI算法，例如人脸抓拍、人体抓拍、人群态势分析、机动车抓拍、交通数据分析、行为分析，烟火，安全帽等。

本方案用于实现车载智能视频分析，通过AI算法模型在端侧对实时视频进行分析处理，用于采集客流量、司机疲劳驾驶等等, 从而实现给业务侧提供精准数据支撑。主要用于公交车、大巴车等场景，也可以扩展应用到各类视频分析的其他场景。

借助Cooraft，您的每一张自拍和日常照片都能瞬间蜕变为充满创意与艺术感的动画和渲染作品，仿佛被施了魔法一般！无论是从2D到3D的转换，还是面部表情的生动动画，甚至是素描到写实风格的跨越，Cooraft都能轻松实现。这款工具将人工智能的强大功能融入您的指尖，让普通图像焕发出令人惊叹的艺术魅力。通过Cooraft，您不仅可以为人像照片增添趣味十足的表情动画，还能打造独特的艺术表情符号。此外，Cooraft支持多种艺术风格的转换，从3D卡通到经典绘画，应有尽有。不仅如此，Cooraft还能将素描、绘画和线稿等不同形式的输入，转化为逼真、立体或艺术风格的全新渲染效果，让您的创作无限可能。

OpenGO™（原生绿电证明）是基于OpenPower dMRV平台开发的绿色电力追踪和核查系统（也称可再生能源证书系统），其通过德国TUV莱茵审定和验证、符合RE100技术标准，主要面向分布式光伏、风电项目场景，为项目的自发自用电量开发满足RE100要求的可再生能源属性证书（绿电使用凭证）。 OpenGO™和GEC（中国绿色电力证书）、I-REC（国际绿证）、APX Tigrs形成了良好的互补，为分布式光伏、风电项目提供高效且低成本的RECs开发工具。

编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理） 硬件平台: NVIDIA GTX3060 以下是根据您提供的信息整理的项目经历描述模板，突出技术亮点和应用价值： 项目名称 基于深度学习的家庭老人健康监护系统——实时动作识别与危险预警 项目简介 针对居家老人安全监护场景，开发一套基于计算机视觉的智能监测系统，利用AI技术实时分析视频流中老年人的行为特征，精准检测跌倒、抽搐等高风险动作并触发紧急报警。系统采用轻量化模型部署于边缘设备，兼顾实时性与准确性，为家庭提供7×24小时主动防护解决方案。 技术栈 编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理）、TensorRT（模型加速）、Flask（Web服务）、MySQL（数据存储） 硬件平台: NVIDIA Jetson Nano（嵌入式部署） 核心实现细节 多模态数据采集与标注 整合公开数据集（如HMDB51、UCF-101）与自采家庭场景视频，构建包含10k+标注样本的数据集，覆盖正常动作（行走、坐立）及异常动作（跌倒、颤抖）。 使用LabelImg工具进行精细化标注，同步记录时间戳与动作类型标签。 AlphaPose优化与适配 基于OpenPose改进人体关键点检测模型，引入动态权重调整机制提升复杂背景下的鲁棒性（如遮挡、低光照）。 通过ONNX格式转换实现模型轻量化，推理速度降低至

本方案面向做AI项目的企业团队，同时面向AI小白，刚接手新项目而缺少经验的朋友； 本方案优势在于具备丰富的AI算法及行业落地相关经验，包括计算机视觉、多模态、大模型等； 本方案基于yolo、ByteTrack、ReID、llava、SAM、CLIP、docker、fast-api等相关技术组成！

1、随着大模型技术的不断发展，其在智能工程质检系统中的应用前景广阔。大模型不仅能有效解决传统质检方法中存在的效率低下、成本高昂等问题，还能克服小模型在数据标注和识别率方面的局限性。因此，构建基于大模型的智能工程质检系统成为提升工程质量检测水平的关键路径之一。这样的系统不仅可以提高质检工作的自动化程度和准确性，还能为企业节省大量的人力物力资源，促进工程建设行业的数字化转型和技术升级； 2、实时视频交互，大模型与小模型结合，完善整个质检流程，提升识别率；

1、负责yolov5识别模型部署。采集图片，标注图片，训练识别模型，不断完善识别模型的准确性，部署应用到项目中。 2、参与项目的单元功能编写，例如图像拼接，图像分割，图像反色，水平镜像垂直镜像、文件导出等。opencv，分割图片表格，用tess-ocr识别文字。特征匹配，模板匹配。 3、通道式X射线数字成像检测系统项目是mfc框架，windows系统，X射线成像，工业视觉目标检测方向。 4、现场调试软件，与客户交流

一次简单的项目实践——智能小车辅助系统，具有简单的车道线检测、车道保持、自动避障等功能。本次实践旨在实现实现小车智能辅助系统，能够在行驶过程中对周围环境进行分析，实现自动避障功能（包括碰撞预警和紧急制动）、车道保持辅助等功能。 系统通过摄像头实时采集小车行驶环境中的视频数据，作为车道检测和目标识别的输入。车道检测模块对摄像头获取的图像进行处理，提取车道线信息，通过车道线信息计算出小车保持在车道中心行驶所需的控制信号。同时，目标识别模块对视频画面中的转向标志进行识别，并将识别结果提供给后端的决策线程。 整个系统的核心处理单元是Atlas模块，负责接收车道检测和目标识别的输出数据，综合分析后生成小车的运动控制指令。这些指令通过串口通信传递到Arduino模块。Arduino模块还结合超声波传感器反馈的障碍物信息，进一步优化控制指令，确保小车能够在复杂环境中平稳运行。

参与课题沟通和重点问题处理；承担交叉口提取与构建任务 • 发明基于实例分割的道路交叉口检测方法，达到90%左右的预测精度(专利)； • 基于图形学原理对交叉口内部道路临近路段实现冗余路段融合算法 • 运用Labelme、深度学习框架，针对交叉口检测从数据标注到模型训练测试全流程 该项目针对车载双目影像以及高精度位姿数据中蕴含丰富的道路场景三维语义信息，结合前 沿算法与地图学知识，实现道路三维要素的自动化获取与表达。 • 对双目立体视觉技术及视差匹配模型进行研究，实现双目车载影像的立体匹配与三维视觉点云提取； • 运用空间聚类算法、地图制图学原理对车道整体场景进行表达研究。

通过防霸凌系统可以有效的保护学生的在校安全情况，能够实时的检测是否有睡课、打闹、翻墙、吸烟、摔倒等危险行为，同时能够对学生进行行为轨迹追踪，在发生风险时第一时间通知相关责任人进行处理，同时与请销假系统进行联通，学生的考勤、请假情况通过小程序联动通知学生家长。

1.软件面向建筑施工领域，以实现及时、准确的检测混凝土损伤位置。 2.项目分为三大模块，分别为：构建混凝土病害数据集（解决目前开源数据集较少、多数数据集所含的样本类别单一、大多数数据集图像都取材于同一地点，场景较为单一，无法还原真实场景下的混凝土构件病害的问题。）、图像增强模块（旨在增强后续分割模型的鲁棒性和分割效果）、语义分割检测模块（检测实际应用中场景复杂、存在的密集小尺度目标，提高检测准确度）。 3.项目采用的技术方法有：通过数据搜集、数据清洗、图像增强、数据集标注和数据增强这五个步骤构建数据集；提出基于 Retinex 和图像融合的图像增强算法；提出基于注意力机制和特征金字塔的语义分割算法。

无人机（UAVs）在物流和运输领域的潜力逐渐显现，亚马逊等公司开始探索使用无人机进行货物配送。复现论文数学模型，定义了类似于飞行侧踢旅行商问题（FSTSP）的问题，但适用于多卡车情况，目标是最小化成本。

在科技时代，技术每天都在进步。AIOT是一种高效的自动化系统，可以帮助工厂减少重复性劳动，减少人力。借助AIOT，系统可以自动执行需要大量精力和时间的常规手动任务，如控制设备自动启停，控制设备角度、压力，自动故障报警检修等。 另一方面，AIOT系统全天候运行，减少了晚班对人健康损耗；同时，在恶劣环境下仍然能够工作，保障人员安全。 福建三明钢铁厂智能降尘系统，正是AIOT落地典型场景，通过摄像头-》人工智能识别-》PLC设备，进行自动化作业；同时依照上级部门要求，对粉尘、PM2.5/PM10等状态进行上传，提供环保达标有力证明。