Sterne的案例列表
车内雷达CPD
雷达CPD算法，主要用于检测车内是否遗留儿童，并发出报警，本人在其中为处理算法信息，并将算法结果处理滤波后，上报至安卓端。 具体实现概括： 1. 初始化：通过构造函数和 init() 函数，对各项参数进行初始化，包括窗口大小和是否启用后座检测。 2. 乘员位置判断：judgePosition() 函数根据传入的乘员位置数据，确定乘员所处位置，并更新相应的过滤器。 3. 乘员信息设置：setOccupantInfo() 函数根据乘员的位置和其他属性，设置乘员的信息，包括乘员类型（司机、副驾驶、左后座、右后座）、呼吸频率和人员类型（成人或儿童）。 4. 中值滤波：medinFilterR
tof摄像头应用开发
车载传感器方面参与了 TOF 摄像头的开发工作，主要负责 TOF 摄像头的生产校正流程开发、准确性检测方法开发(深度信息准确性)、图像格式转换（例如：row转为yuv420, raw16转为raw12）、数据进程间设备间传输开发、算法和平台适配接入等等。中间件开发方面，参与了传感器接入中间件和通信中间件的开发工作。tof camera接入中间件主要为因传感器众多，遂开发此中间件，使此中间件为传感器接入管理中心。
案例判断参考
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车内雷达CPD
雷达CPD算法，主要用于检测车内是否遗留儿童，并发出报警，本人在其中为处理算法信息，并将算法结果处理滤波后，上报至安卓端。 具体实现概括： 1. 初始化：通过构造函数和 init() 函数，对各项参数进行初始化，包括窗口大小和是否启用后座检测。 2. 乘员位置判断：judgePosition() 函数根据传入的乘员位置数据，确定乘员所处位置，并更新相应的过滤器。 3. 乘员信息设置：setOccupantInfo() 函数根据乘员的位置和其他属性，设置乘员的信息，包括乘员类型（司机、副驾驶、左后座、右后座）、呼吸频率和人员类型（成人或儿童）。 4. 中值滤波：medinFilterR...
tof摄像头应用开发
车载传感器方面参与了 TOF 摄像头的开发工作，主要负责 TOF 摄像头的生产校正流程开发、准确性检测方法开发(深度信息准确性)、图像格式转换（例如：row转为yuv420, raw16转为raw12）、数据进程间设备间传输开发、算法和平台适配接入等等。中间件开发方面，参与了传感器接入中间件和通信中间件的开发工作。tof camera接入中间件主要为因传感器众多，遂开发此中间件，使此中间件为传感器接入管理中心。...
