项目角色: 核心架构师 / app 服务器 负责人 项目描述: 一款专为手持云台稳定器设计的专业摄影 App,通过蓝牙实时控制硬件,提供电影级拍摄能力。 核心技术: Swift + CoreBluetooth + AVFoundation + Metal + OpenCV + MediaPipe。 核心贡献: 底层通信重构: 设计并实现了高性能蓝牙协议栈(基于自定义二进制协议),通过指令去重、异步分片写入等技术,实现了极高流畅度的云台响应。 AI 追踪系统: 基于 Vision Framework 设计了人脸/人形自动识别与动态追踪算法,引入 EMA 滤波与非线性增益曲线,解决了追踪...
This is a repository that implements rebar detection and counting using YOLOv9, which is the newest state-of-the-art object counting and detection model which was published very recently. The jupyter notebook file YOLOv9_RebarCounting.ipynb includes everything needed for downloading datasets, tra...
AOI(自动光学检测)智能芯片检测平台是一套面向半导体制造业的高精度、自动化质量检测系统。该平台通过集成图像识别算法与可视化流程引擎,实现对芯片外观缺陷(如划痕、污渍、引脚变形等)的快速识别、分类与判定,大幅提升质检效率与一致性,降低人工误判率 平台核心功能包括: 可视化检测流程配置 支持拖拽式流程设计器,允许工艺工程师灵活配置检测环节、算法参数与判定规则。 实时图像处理与缺陷识别 集成多类AI检测模型,支持实时图像采集、预处理、特征提取与缺陷分类,并标注异常位置与置信度。 检测任务调度与监控 提供任务队列管理、优先级调度、设备状态看板及实时检测进度追踪,...
该系统采用前后端分离架构,基于 FastAPI 构建后端服务,前端采用原生 HTML/CSS/JavaScript 开发,核心实现 EEG(脑电波)和 HRV(心率变异性)数据的上传、分析、AI 解读及报告生成功能。 架构分层:层级,技术栈,核心功能 前端层HTML/CSS/JS + Font Awesome 数据上传、功能选择、结果展示、报告下载 后端层FastAPI + 异步处理 接口提供、文件解析、数据预处理 算法层 NumPy/SciPy/PyWavelets EEG 特征提取、信号滤波、时域 / 频域分析 AI 层\t通义千问 API 智能分析报告生成、多维度解读 输出层 pyt...
作为国家级大学生创新创业训练计划项目《高速公路坍塌检测与预警系统》的负责人,我负责项目的整体规划、进度把控与团队协调管理工作。统筹组员分工,明确各阶段任务目标与时间节点,定期组织线上/线下会议跟踪进展;同时负责与指导老师、学院及校级评审的沟通汇报,确保项目按计划推进并高质量完成中期检查与结题验收。通过有效的团队管理和资源整合,推动项目从需求分析、方案设计顺利实施,培养了较强的项目管理、沟通协调与问题解决能力。...