Docker

模型转换与部署：实现了从PyTorch(.pt)到ONNX再到RKNN的完整模型转换链路，适配瑞芯微NPU硬件加速。多线程视频流处理：设计了图像采集、预处理、模型推理、结果后处理的并行流水线，最大化利用CPU与NPU资源。自适应视觉算法：集成了动态阈值分割与逆透视变换（IPM）算法，解决了复杂光照下

系统包含五大模块：1）多型号LiDAR统一Capture抽象层，支持禾赛/速腾/Mid360/Fairy/Velodyne等7+型号；2）运动补偿与时间戳处理子模块，统一start_stamp/end_stamp填充与纳秒精度对齐；3）PTC优先+本地dat回退的标定参数加载兜底机制，保障LiDAR

·数据采集与预处理模块：负责车载传感器（摄像头、雷达等）数据的采集、同步与切片处理·网络通信与稳定性测试模块：保障车载网络（如CAN、以太网）的稳定性和数据完整性·故障分析与诊断模块：通过自动化脚本分析车载数据，识别系统异常与故障模式·版本管理与刷写模块：支持日常系统版本的刷写、迭代与回归测试·场景

1、飞行数据面板：分数据总览、任务总览、人员统计、飞行时长板块。2、飞行监控：列出无人机列表、任务列表；可跟踪在飞无人机，观看视频画面和回传参数数据。3、飞行任务：进行航线规划、任务管理，查看任务记录。4、设备管理：进行无人机管理和机场管理。5、应用管理：查看全景图标注和全景漫游，对AI识别应用和A