IoT

物联网IoT (Internet of Things) 是通过互联网将各种物理设备（如传感器、家电、车辆等）连接起来，实现数据交换和智能控制的网络系统。其核心是通过感知层采集数据、网络层传输信息、应用层处理分析，实现物与物、物与人的互联互通。物联网广泛应用于智能家居、智慧城市、工业自动化、医疗健康等领域，提升效率、优化资源并改善生活质量。随着5G、人工智能和边缘计算的发展，物联网正推动社会向数字化和智能化转型。

基于STM32智能停车场产品系统

供电系统：使用12V电源适配器供电，通过降压电路为控制板（5V/3.3V）及外设供电。身份识别（入口）：业主：通过RC522射频模块刷卡（RFID），系统读取卡号并比对。访客：通过按键手动触发开门。动作执行：识别成功或按键触发后，驱动舵机（模拟道闸）自动抬杆，车辆通过后落杆。车位监测（库内）：使用红

640Android人工智能

基于工业大数据的设备异常检测与预测性维护算法模型产品系统

1、自研的无监督学习的数学算法来完成异常发现任务。2、寻找某个数学量，并用历史数据计算该数学量的分布，新数值相对于历史分布的离群程度，就可以用来表征异常程度。3、工业情况复杂得多，经常并不能只用简单值就能发现所有异常了，还会用到变化快慢、离散程度等复杂的数学量。4、多维异常程度综合起来，最常用的方法

730Java人工智能

兰蔻AI智能互动展台系统产品系统

项目概述：为国际美妆品牌兰蔻打造的智能零售展台，实现“拿起产品即播放广告”的无人化互动体验核心实现：-边缘AI部署：基于OpenVINO工具包优化Caffe模型，在IntelAIStick2实现200ms内实时识别-多模态交互：集成科大讯飞语音引擎（中/英/法语）、人体感应灯光控制（人近灯亮/人离灯

710C#人工智能

DT云链-面向应用构建的一体式物联系统开源项目

物联层--数据联通层--应用构建层实现了与远程硬件设备的互联互通，同时提供在后台系统，直接创建新的服务应用，自定义的构建APP界面，实现对设备的控制。同时，有通过将不同设备归入不同分组，对用户进行分组管理的功能，权限上可灵活配置哪些用户支持使用哪些设备。提供开放的API接口，供第三方平台调用，并设有

740Java智能硬件

无人机森林防火智能巡护系统产品系统

自动任务执行：检测到火点后自动起飞、切换模式（LOITER/AUTO）、飞向目标、悬停并投弹，最后返航着陆，支持参数配置如速度、加速度和返航高度。摇杆覆盖控制：通过专用MAVLink端口（14553）接收MQTT摇杆指令，实现RC通道覆盖，支持限频发送和模式保护（如禁用通道5防切换）。IR位置调整：

890Python人工智能

消防泵监控系统产品系统

1）监控消防泵主电源、备用电源的工作状态；2）监控消防泵主电源、备用电源过压、欠压、缺相、过流（过载）、中断供电等故障；并可自定义过压值、欠压值、过流值、延时报警等；3）经无线物联网与大数据平台联网，实现集中监控，远程管理

800Basic人工智能

基于AIOT技术的消防设施运行状态监测装置的设计与实现产品系统

本项目结合AIOT（人工智能物联网）技术，利用单片机、传感器、摄像头等设备实时监测系统将自动生成警报信息并通过微信模板消息通知用户，确保消防设施的运行状态能够得到及时监控与响应

860C人工智能

AI纸杯喷胶缺陷检测系统产品系统

1.针对不同的纸杯喷胶类型，支持少量样本图像在线参数学习。2.全程傻瓜式操作，无需任何经验，即可实现算法部署。3.适用于市面上99%以上纸杯喷胶类型的检测。4.基于自研的AI算法，缺陷检测准确度99%以上。5.支持缺陷图像的查询回看。

1850C++人工智能

智慧矿山运料皮带检测系统产品系统

1.项目具体功能模块：皮带运行状态监测模块（跑偏、撕裂、断带、异物检测等）视频/图像智能识别模块（AI视觉）异常报警与联动控制模块数据采集与存储模块历史数据分析与报表模块远程运维管理平台（Web/APP端）系统自检与健康诊断模块2.项目的主要功能描述：系统通过部署工业摄像头、传感器等采集皮带运行图像

1160C++人工智能

智能蒸烤一体机产品系统

1.基础蒸烤功能模块实现蒸、烤、蒸烤组合等核心烹饪功能温度控制（室温至最高温度的精准调节）时间设定与控制多种预设烹饪模式（如烘焙、烤肉、蒸鱼等）安全保护机制（过热保护、超时保护等）2.菜谱功能模块内置多种菜品的菜谱数据库菜谱分类与检索功能分步烹饪指导食材与调料用量建议用户自定义菜谱存储与分享3.摄像

1800Python人工智能

车载Q2.2充电器产品系统

VIN输入电压：9V12V15VIIN输入电流:3APIN输入功率:35-41W待机功耗:0.9W输入接口:四脚插板12+4P/TP-C/板上16P/3MD输入自适应:QCPD协议充电器等均可使用输出特性:5W:输入15.1V/0.88A,输出5.0V/1A效率60%10W:输入15V/1.25A,

1580Basic人工智能

Android Framework 产品系统

基于高通SNPE的模型部署到色选机项目1.图像采集，利用camera设备采集2600张茶叶（640*640），并标注13中茶叶类别。2.数据增强，利用数据平移、缩放和仿射变换，扩充数据集。3.利用Yolov5算法进行模型训练。4.利用SNPE进行模型进行模型转换和量化，因为SNPEdsp不支持5D算

1220C++人工智能

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