1. 大数据爬虫与智能筛查模块该模块通过大数据爬虫技术，自动采集与筛查校园安全、交通等领域相关的多模态数据，提供高质量的训练数据和分析结果。利用深度学习算法对采集的数据进行智能筛查和分类，为后续的监测系统提供支持。2. 计算机视觉与模式匹配模块该模块主要通过计算机视觉和模式匹配技术，实时分析视频流中

合作开发前端+独立研发后端，分为前端捕获、后端跨语言多架构模型融合深度学习处理识别和Windows自动登录验证三大模块,主要为不支持windowsHello摄像头的电脑提供快速便捷而准确的人脸识别解锁电脑

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

该系统包含：电子锁、车载终端主机和管理平台；驻车电子锁——通过RS485/CAN通讯方式和车载终端主机通讯，接收到主机的命令之后执行开锁，该电子锁由直流电机作为动力，由多个霍尔检测锁芯运动位置。该项目属于原创发明产品，并申请多项专利！车载终端主机——该产品以32系列单片机为主空、4G模块作为连网通信

项目说明：一款用于公交车驾驶员信息显示和操作的液晶显示屏，产品主要包含乘客上下车视频显示、语音报站操作，司机上班刷卡等功能。硬件核心内容：STM32单片机主控、以及800*600的7寸液晶屏初始化控制，IC卡刷卡单元和485通信和音频处理等，组成该显示设备。

功能实现：负责基于maptalks.js搭建2.5D地图可视化平台，覆盖视频监控、员工、访客、车辆、采区、监测井等全类型对象的点位配置；开发并优化实时轨迹监控与历史轨迹追溯模块，实现目标动态的实时更新、轨迹回放与数据统计，满足多场景下的监控管理需求。

1.STM32F103采集终端：采集终端通过USB接口连接至zigbee模块进行数据上传。设备上连接红外火焰探测器，TVOC-CO2传感器，MQ-2烟雾传感器，通过ADC驱动程序，将模拟量转换为数字量即可获得气体浓度。2.存储模块：异常出现时，通过IIC协议向EEPROM中写入前置警报字段和异常时间

作为智能座舱对一部分，动态手势支持应用进入，退出，左滑，右滑，音量大小调节。利用视觉AI算法，提取手部pose点，通过对手部关键点序列建模，构建动态手势识别模型。