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。...
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...
用stm32f4开发板进行开发板载芯片为stm32f407zgt6,通过添加各种模块来是实现所有功能,录音功能开发板可以完成,一键SOS功能通过特定通信协议完成,定位系统采用um220模块完成一氧化碳浓度检测采用AVR MQ-7 再设计这个方案时首先先查阅了资料选择了stm32f104zgt6为主控芯片之后通过查询选择了stm32f4开发板开发,板子上自带了以太网传输和录音功能,之后就只要进行北斗模块选择和氧气浓度模块选择,之后通过性价比选择了um220模块为北斗模块和AVR MQ-7模块为一氧化碳检测模块...
基于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8分别在Jetson、RK3588分别实现实时的目标检测,案例完成了环境部署、shell脚本设计、数据采集、半自动标注程序设计、模型训练、模型转换、移植等。...
该APP涉及到了netty框架、串口通信、USB通信、服务、闹钟、kotlin语言等。该APP为一款功能复杂、策略繁多的APP,本人在该开发过程负责整体设计、重要功能开发,因该APP以服务的形式运行没有主要界面,截图为该APP的日志打印...
项目名称:基于FPGA的人工智能图像处理系统 项目概述: 在我的博士研究期间,我主导了一个创新项目——开发一个基于FPGA的人工智能图像处理系统。该项目旨在通过软硬件的深度结合,实现一个高效率、低功耗的图像识别与处理系统,以应对实时图像分析中的挑战。通过精心设计的硬件架构和优化的人工智能算法,我们的系统能够快速准确地完成图像识别任务,为智能监控、自动驾驶等应用提供技术支持。 项目背景: 随着人工智能技术的快速发展,图像处理已成为其重要应用领域之一。然而,传统的基于CPU或GPU的图像处理方案在处理大规模实时数据时面临能耗高和处理速度慢的问题。FPGA以其高并行性和可重配置性,为...