图形和图像工具

根据用户需求定制物联网主品，提供需求、软件研发、硬件开发、提供维护服务；团队成员从事安全领域多年，可提供内网接入、设备安全过检技术支持。

网页视频中识别二维码,可根据要求对网页进行修改，视频源也可以改为直播源，识别出的二维码也根据需要保存或发送等等。

LowCode 低代码平台 1 多配置扩展 2 丰富组件 3 多业务组件 4 支持孪生场景 5 基于微服务框架 6 支持工作流程编排 等丰富功能

模块包括四向车驱动控制，图像识别检测，电路设计，元器件选型 图像识别检测比较难，需要用到机器学习识别图像，然后检测前方距离

1.用户使用:用户通过注册登录后可以浏览和搜索浏览MySQL数据库中的各景点内容并并查看各景点剩余门票和订票。常看旅友发的动态以及可以上传自己动态到数据库。 2.管理员使用:通过管理员账号登录，查看用户订票状态以及各景点运营状态。同时通过网页及时更新MySQL数据，继而优化网页各景点信息安全与可靠性。

技术方向：图像目标检测、关键点检测、目标跟踪 开发语言：C++ 部署方式：采用docker容器 部署硬件：华为Atlas、瑞芯微Rk3588等 算法说明：对视频中未佩戴安全帽、未正确穿工装、打电话、未带口罩以及吸烟等行为进行识别，并报警

我们的专业团队深度参与并成功完成了多个高级技术项目，特别是在自然语言处理（NLP）与人工智能内容生成（AICG）领域，展现出卓越的技术实力与项目执行力。 在NLP领域，我们聚焦于OpenAI ChatGPT大模型的应用开发与定制。团队成员精于模型微调与语料库优化，借助前沿技术手段对模型进行专业化调整，确保其在特定业务场景下展现高效准确的表现。这一过程中，我们对语料库进行了细致梳理与针对性处理，显著提升了模型对特定行业术语、语境及需求的理解力与响应精准度。 在AICG领域，我们运用Stable Diffusion技术为客户构建了一套功能完备的云绘图平台。团队负责整个云计算集群的管理和高效调度，同时搭建起稳健的后台管理系统。我们采用Python编写自动化脚本，实现了平台运维的高度自动化，确保其稳定运行并易于维护。此外，团队还运用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法对现有数据模型进行微调训练，显著提升了图形生成的质量与细节准确性，有力增强了用户创作体验与平台核心竞争力。 我们的专业技术能力全面覆盖模型训练、系统架构设计、自动化脚本开发等多个关键环节，使得团队能够在AI

项目是短视频自动剪辑平台，通过平台自动剪辑短视频发布到抖音，快手，小红书等短视频平台，该项目主要负责 智能 SEO 短视 频发布。新建计划之后，填入地域词/主关键词/长尾词 智能生成视频标题和话题。选择发布的时间段（剪辑后立即发布/按照时间 段发布），系统按照规定的时间进行短视频的发布。系统内置了五种发布模式，AI 剪辑（上传视频片段，系统进行自动剪辑，拼 接多个视频加入视频特效，转场。生成全新的完整视频），高级混剪（按照剧本生成不同视频，指定每秒的视频片段，画面完全统 一的混剪视频），成品发布（有做好的视频，无需任何处理直接发布至平台）口播混剪（录制的真人出镜视频，利用模块配音，配 字幕需求），图文剪辑（只需上传图片，快速批量产出优质视频）。选择好了视频发布模式之后，在设置视频的剪辑模板，按照指 定的模板生成视频。

根据创意点和相关图片以及视频自动生成文案，将文案脚本化，结合音视频技术自动批量生产大量短视频，包括多种背景音乐主播声音可选。超级节省视频制作时间和质量。

1、项目主要通过肢体动作识别技术，对运动者动作进行评分和矫正； 2、我主要完成该肢体动作识别技术SDK的封装和识别算法精度的训练；

基于windows sdk的微信客户端机器人，实现自动回复，产品推销，自动收款，商品分发。后期接入基于本地知识库的LLM实现智能客服。

本项目主要模块有： 1.平台应用管理 平台通过搭建slurm超算集群，使用共享盘nfs安装各种计算软件，然后在每个计算几点配置相应的环境变量以及在平台中添加相应的软件配置如：安装目录，启动命令以及计算提交命令等。然后在用户提交计算时根据选择的相应软件配置格式化相应的提交命令进行作业提交； 2.slurm计算作业管理 在用户提交作业后，用户可在作业管理界面查看相应的作业信息如运行状态，作业输出文件等。 3.用户文件管理 超算集群使用统一的共享目录，并在根目录下设置不同用户的用户目录并根据不同用设置不同的目录权限。用户可在平台页面管理相应目录及文件，以及在用户提交作业时可直接在平台中选择当前用户目录下的文件； 4.平台资源分析 此功能主要为不同用户统计作业提交量和作业使用软件情况以及平台个节点cpu、内存、gpu等硬件资源使用情况； 5.平台管理 此功能主要为管理平台个模块的后台配置如：软件配置、用户菜单和权限配置以及平台其他模块配置及管理； 6.其他功能 1）远程可视化功能： 平台支持web远程桌面和客户端远程桌面远程可视化方式，可通过

智慧湿地大数据云平台已在湖北夷陵圈椅淌国家湿地公园上线使用，初期反 馈问题以迭代解决，定期接收用户反馈，目前正在根据用户新需求增加功能；多项 目均已上线使用

根据用户需求完成对卫星影像处理并分级入库，以及各种展示需求。 1、负责技术选型、分布式架构设计 2、负责数据管理中心和用户服务业务模块开发

针对教务工作而简化的阅卷平台，功能完善并对数据再加工，从而形成系统完整的分析报表，能客观真实地纵向和横向对比。

1.机架运动控制 联调完成 2.高压控制与显示完成，病人信息、体位显示。 3.流媒体视频显示与音频推流实现 4.界面搭建功能完成 5.集流媒体与图片传输联调 6.流媒体 srs开源技术，部署在linux 与macos 系统上， 利用android 采集端推流， 服务端接受到流分发， 终端拉流，实现直播 7.DROC与Android 上位机通讯 图片传输， App 端接受droc图片并显示,App 与机架单片机通讯控制

自动化涂胶机器人，可以自动识别不同型号，不同码数的鞋底，不受环境光的影响，对图像进行处理并利用强大的算法功能，准确提取出鞋底的信息。 采用3D视觉可以有效识别出鞋底需要涂胶部分的三维结构模型，重新设置喷涂运动轨迹，机械臂就可以操控喷涂工具实现自动喷涂。 步骤： 1. 3D视觉相机安装在传送带上方，拍摄传送带上的鞋底的三维点云图像，获取鞋底曲面原始三维点云数据。然后将这些数据进行各种处理之后，就可以获得鞋底涂胶运动曲线。 2. 涂胶机器臂放置传送带一侧，末端连接通讯好的机械手，并将胶枪安装在机械手上。智能机器人系统将结合内置算法计算可以获得涂胶轨迹曲线和涂胶位姿，引导机器臂进行精准涂胶。

1. AI绘画手机app，使用文字生成图片 2. 手机端使用React Native开发。 3. 后台使用Java开发。 4. 数据库使用Mysql。 5. 服务器使用阿里云。

个人开发 对用户输入的文本图像、表格图像进行矫正，使输出的图像去透视畸变、卷曲畸变，实现多张图像同时矫正并输出，对输出的矫正结果能进行文字提取和扫描结果提取。采用Python语言进行开发，Python语言具有简单性、面向对象、以及可移植性、多线程机制等特点，能够更好地使用文本图像资源，用户使用起来更加的方便，使用opencv的图像二值化、腐蚀、膨胀等方法识别图像纸张边界、文本内容、表格线条，通过pca主成分分析对文本内容或表格线条进行拟合，估计旋转、平移矩阵以对原本像素进行矫正，在文字信息少的情况下，能转而识别图像中的表格进行矫正，使软件能应对更多的使用情况。

通过使用目标检测技术，对待识别文件的标题、印章、单位等关键要素进行检测识别，通过自定义不同要素权重，对待识别文件进行分数量化，并设定阈值以此判断是否属于版式文件。 使用pytorch框架对算法模型进行设计、调优。同时使用ncnn前向推理框架，完成算法模型在c 环境下的部署。