自动驾驶

四路摄像头全景拼接，鱼眼镜头的畸变矫正，openGL的渲染加速，以及熟练运用opencv图像处理！基于VisualStudioPC端仿真AVM全景图像开发，以及摄像头标定，拼接算法软件的仿真开发，并将算法移植嵌入式平台！车位的自动识别，辅助APA功能开发

基于已有的data标签、车型、update时间等信息对每天传来的数据进行自动筛选，保存项目急缺的数据并删除冗余或者不重要的数据，提高APA各项目的测试效率；对大量APA数据做了数据挖掘工作，主要是checker结果的数据提取与分析；利用大模型、ARS仿真系统来生成长尾场景的仿真数据。checker主

该项目包含八大核心功能模块：1）全景播放器(PanoPlayer)，支持上行/下行漫游、路径漫游及标志牌信息展示；2）三维模型加载器(CesiumModelLoader)，支持大规模道路模型加载和材质外观设置；3）淹没分析工具，提供水文分析与模拟功能；4）道路三维漫游系统，支持多级道路数据上传及交互

开发ARC无人机地面站遥控器软件，基于Tauriv2实现Android/Windows跨端交付；借助Codex/ClaudeCode辅助编码，加速RustMAVLink通信协议与Vue3+Cesium地图交互层的开发；使用Rust+MAVLink处理无人机数传/图传通信、航线上传与指令控制；基于Vu

程序包含四大核心功能模块：一是RINEX观测文件解析模块，兼容北斗、GPS、Galileo等多系统原始观测值读取，自动提取伪距、载波相位、多普勒观测数据；二是误差补偿模块，载入TGD、OSB卫星硬件延迟参数，完成电离层、对流层、卫星钟差误差模型修正；三是定位解算模块，支持标准单点定位、伪距差分、静态

项目价值：1.适用于毫米波雷达、激光雷达、定位传感器、环境监测和工业检测等需要实时数据显示与长期数据记录的项目。2.通过UDP接收雷达实时数据，对目标点云及目标类别进行解析和显示，同时保存完整原始/业务数据。软件采用可停靠窗口布局，适合调试、测试、展示和数据回放类场景。

本项目是一套基于数字孪生与车联网技术的智能停车引导系统，主要用于停车资源状态监测、车位预约、车辆路径引导和交通流量仿真。系统主要包括以下功能模块：1.停车场数字孪生映射模块：对停车场、车位和车辆状态进行抽象建模，动态反映停车资源变化。2.实时车位状态管理模块：记录和更新车位占用、空闲、预约等状态，为

1.包括3D告警区域的显示和编辑模块、激光雷达点云显示模块、用户管理和配置模块、通用UI模块、下位机通信和配置下发模块、配置文件管理模块、空间区域配置映射模块等等2.功能包括3D区域编辑（支持多种选区类型和分辨率）、空间信息映射到配置文件、配置文件上传下载等。

组件提供异步回调注册、终态去重、任务取消、OBD断连处理、回调静默超时检测、后台线程退出和服务关停管理。任务运行期间可以持续接收进度事件，并在完成、失败或取消时统一收敛状态。组件还能够阻止迟到回调进入已经销毁的业务对象，在全局取消后为相关业务生成明确终态，并为周期任务保留下一轮自动恢复能力。

系统主要包含模型加载、数据源选择、图片检测、视频检测、摄像头实时检测、检测参数调节、结果可视化、检测结果表格展示、场景分析、驾驶建议生成、语音播报和暂停问答等功能模块。用户可以分别加载交通标志识别模型和行人车辆识别模型，选择图片、视频或摄像头作为输入源，系统会自动绘制检测框、显示类别和置信度，并根据

项目采用Python开发，实现了面向自动驾驶场景的单目深度估计系统，主要包括模型管理、图像推理、视频推理、实时摄像头推理、结果可视化、性能监控及数据导出等功能模块。系统支持Lite-Mono等多种深度估计模型加载，可完成图片、视频及摄像头画面的深度预测，并实时显示彩色深度图和推理帧率等运行信息。系统

告警模块、设备对接、设备信息统计、设备与物流的运动、权限管理、RTSP视频流解析（内网延迟低于100ms，支持Windows、Android、iOS、Linux等平台）

一、核心定位UltraCapture2026是一款全链路零拷贝实时屏幕捕获+GPU加速AI视觉推理一体化工具，专为开发者、自动化工程师、视觉项目从业者打造，实现低延迟画面采集与实时AI智能分析。二、捕获模块（高性能画面采集）DXGI显存直通捕获（推荐）采用Windows底层DXGI零拷贝技术，直接从

熟练掌握3D点云立方体标注、障碍物3D框选、雷达+图像联合标注、行人/车辆/非机动车/交通标识三维标注，熟悉自动驾驶激光雷达场景标注规则，理解点云分层、远近景区分、遮挡判定，可完成3D标注、复检、修正类任务。

管理端（Java+Vue）：1、测试配置管理：包含测试类型、测试参数、测试用例、测试脚本管理、执行端管理2、测试任务管理、测试任务下发执行端、测试任务执行3、测试任务执行汇总执行端（Python+Vue）1、执行端向管理端注册1、测试任务接收及执行2、对接测试脚本，执行测试任务

1、参数配置：系统参数配置、车体校正参数、运动控制参数2、定位模块：激光SLAM、二维码3、循迹算法：根据路径及机器人当前位姿，和机器人的控制模型，计算线速度和角速度

本系统是一款面向专业无人机表演团队的万架级集群控制平台，涵盖无人机型号管理、集群规模配置、自定义文字编队、文字动画控制、三维可视化预览、实时状态监控等核心功能模块。无人机型号管理模块支持DJI大疆Mavic3/Air3/Mini3、Parrot派诺特Anafi、Autel傲视EVOII、Yuneec

通过can线连接，1.获取汽车实时状态并生成相应统计图像；2.读取故障码，并显示对应的故障解析故障解决方案3.控制车辆如前后雾灯等来检查车辆功能

项目实现了完整的无人机地面站核心功能：基于MAVLink协议的飞行器状态监控（姿态、位置、电池信息）、实时三维航迹显示、在线任务规划与航点上传、飞行参数调试、以及数传/图传链路状态监控。为用户提供了从任务准备到飞行监控的全流程操作界面。