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。
数据采集:采集数据来源包括:关系数据库、时序数据库、消息队列、Iot设备等数据处理:数据清洗纠偏、归一化、存储模型训练:多模型组合训练,模型评估,参数优化生产执行:模型部署,对接PLC进行实现调度,实时生产监控,安全生产兜底
510Python人工智能
运动相机产品系统
4K高清实时预览与本地回放播放功能整机支持4K@30fps高清图像采集、硬件ISP图像处理,实现低损耗实时画面预览输出;依托瑞芯微MPP,将原始YUV图像做色彩校正、电子防抖、3A自动曝光处理后,生成H.265高清码流,本地屏幕实时同步渲染预览,画面无卡顿、拖影。同时内置多媒体本地播放器,支持SD卡
1140EmbeddedSystem人工智能
一、项目功能模块1.视觉采集:接入海康工业相机,软硬触发自动成像,采集堆叠PCB图像;2.视觉识别:深度学习+残差网络,无需模板适配全部PCB型号,自动定位中心、校正角度;3.机器人通讯:基于汇川SDK开发,ModbusTCP实时下发定位坐标给机械臂;4.抓取执行:柔性吸盘定制算法,完成机械臂取料、
700IoT人工智能
参数化截面轮廓设计支持6种内置形状类型:直切、老型、葫芦、Xa型、球型、圆,以及基于JSON模板的自定义形状(TemplateShape)轮廓由圆弧段和直线段组合而成,支持Y轴对称和X轴对称约束支持段间倒角(Fillet/Chamfer),自动求解段间交点和切点提供图形化参数编辑面板(各形状专用Wi
1320Basic智能硬件
1、项目具体功能模块:本项目包含四大核心模块:基于RV1126B的边缘采集与监控模块、多显示器画面检测与OCR文本识别模块、数据过滤与定时上传模块、企业微信消息推送模块。边缘设备负责视频流采集与实时分析;算法模块实现六个显示器画面的目标检测与文本数据识别;数据模块完成识别结果的过滤、整理与定时上传;
750C++人工智能
AI机器人产品系统
当前,我国机器人产业进入高速发展期,轮式移动机器人作为商用落地的主力形态,市场规模持续扩大,2024年中国移动机器人(AGV/AMR)整体销售规模达221亿元,销量13.9万台,同比增长11.2%,其中服务类轮式机器人增速显著。国家出台多项政策支持机器人产业发展,明确推动服务机器人场景化落地,助力企
1010C++人工智能
做事踏实靠谱,执行力强,对待工作认真负责。具备良好的职业素养与团队意识,擅长在实际工作中发现问题、解决问题,以结果为导向,力求把每一项工作做到位。注重实操与落地,逻辑清晰,学习能力强。对待工作严谨细致,善于总结优化,具备较强的抗压能力与问题解决能力,能高效完成本职工作并持续提升专业能力。
950IoT智能硬件
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
2150Java人工智能
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
1910Basic人工智能
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。
2980C++人工智能
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
2160C++人工智能
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
3880Python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
2190C++人工智能
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