本团队密切关注食物系统、危机应对等领域的创新机遇自主研发出了基于AIOT的“AIOT-冷链箱”。本“AIOT-冷链箱”除了能完成市面上基本的保温效果以外，还有5大创新技术，由此本团队将以下我们的5大创新技术分别介绍“AIOT-区块链技术监测官”。 1. 区块链与食品信息结合，保障食品信息安全无法篡改 本团队通过使用以JD Chain为底层开发的区块链接口实现了区块链的调用，并且可将区块链与数据库相连接，实现食品信息数据实时上链。并且当数据库信息被恶意篡改后与上链信息对应不上将会提醒管理员以此保障信息安全。 2. 人工智能与物联网结合，产品功能实现全程自动化 人工智能 (AI) 能够让物联网更好地发挥作用。物联网终端设备通过内置智能功能使AI对人脸、手套等人体属性进行数据分析并随后做出正确的决策，从而保障整个过程无需任何人工操作，进一步保障食品、食材等不被污染。我们将 AI 技术应用在边缘设备上，大大的降低与云分析相关的需求和成本。 3. 区块链与溯源结合，使食品信息溯源公开透明 本团队通过使用以JD Chain为底层开发的区块链接口实现区块链的调用，将区块链与数据库相关联，实现食品信息可实时上链。并且因区块链去中心化特性，用户可查看到公开透明的数据信息，从而密切关注食材从田间到冷链箱所经历的所有步骤。 4. 轻量级设备搭载AI结合边缘计算，满足功能实时体现 本团队利用英特尔第二代神经计算棒（Intel Neural Compute Stick 2）的高运算速度以及Raspberry Pi 4B所自带的入门级 x86 PC 系统相媲美的桌面性能，给用户带来高品质体验。并且结合Raspberry Pi 4B的轻巧且强大的特性以它为核心搭载部署AI，让本团队在保证低成本的情况下实现全部功能。 5. 智能AI主动监测，全程无接触 本团队结合当代新冠疫情大环境，通过Raspberry Pi 搭载的智能AI实现对取/放餐人员检测。本团队主要是对人脸信息，手套，口罩是否佩戴规范进行检测，保障取/放餐的过程对菜品无接触，更好的避免了菜品污染。

本项目是基于深度学习的手写输入法项目，目的是在自助终端机进行手写输入以满足各银行，医院等需求。 本项目主要涉及QT界面，训练模型的裁剪、优化等方面。主要使用python、C/C++。

项目分为超声波躲避、红外循迹、蓝牙遥控控制、小车平衡功能的综合实现。主要使用C\C++实现整体效果。 主要难点是对PID的设计与调试。由于PID从理论上无法绝对静止，因此采用了双PID的设计，彼此参与彼此的控制。