物联网

基于开源项目jetlinks开发的物联网平台，给园区监控设备的各个状态使用，能对设备下达指令，和接收数据. 统一使用mq接收，也可以扩展直接tcp, 1.框架搭建,服务器环境部署搭建 2.各种设备调试接通。 3.设备对接

通过MQTT技术，完成于上级平台的数据对接，推送设备上线，设备离线，定时设备心跳，定时指令发送，指令下发，配置改变等功能，遇到的最大问题是尽量保持MQTT客户端的在线状态和项目解构，以及新添加设备自动维护

1、智慧电梯运维管理系统主要功能模块包括电梯管理、告警管理、设备管理、事务管理、大屏、系统设置等通过加装传感器设备到电梯，采集电梯运行的日常数据包括，温度、电梯运行速度、运行楼层、开关门、非平层停梯等数据通过算法聚合数据展现给运维人员，对告警和预警数据进行自动派工单给运维人员记录整个处理流程。 2、本项目主要运用SpringBoot+mybatis+mysql+RabbitMq+mqtt+Websockt等技术栈达到5秒上报心跳数据同时写入到数据库，出现预警与告警数据实时在大屏上展示。

物联网设备运营管理平台，管理设备资源：通迅模块、物联网卡等，管理设备硬件参数，实时管理设备状态：在线状态、SD卡状态、GPS状态、电压状态等

1、可视化大屏 1.1 事件预警 1.2 可视化地图 1.2.1 管道信息 1.2.2 预警事件 1.2.3 阀室 1.2.4 传感器 1.3 隐患排查 1.4 传感器监测 1.5 物资统计 1.6 用户信息及销气量统计 1.7 销气量分析统计图 1.8 人员在岗信息 2 资源总览 2.1 资源目录 2.2 三维场景 2.3 管理资源总览 3 隐患排查 3.1 隐患排查数据 3.1.1 按类型查看 3.1.2 按区域查看 3.2 隐患整改情况 4 巡维检管理 4.1 人员定位 4.2 巡检内容 5 应急指挥 5.1 信息速报 5.2 联络信息 5.3 方案库 5.4 案例库 5.5 图上标绘工具 5.6 周边资源列表 5.7 拓扑分析 5.8 应急预案 5.9 人员查询 5.10 应急处置演示

1. 曾做过物联网软件平台中关于空间联动相关算法库的研发工作; 2. 曾做过基于深度学习的手指点读项目; 3. C++项目：电子凹印机误差检测及拼版软件 在雕刻凹版印刷机中需要对印刷品质量进行监控，利用印刷滚筒印刷时自动抓拍的波形图像对印刷 样本进行质量评估和误差检测。软件同时集成印刷样本自动拼版和相关图像格式转换功能。 本人在该项目中开发误差检测算法的后端实现以及在Windows上的Qt桌面应用程序。

实时定位：读取定位终端⽣成的数据在地图控件上实时展示移动路线。 轨迹回放：选择特定时间段，查看该时间段内的移动路线。 隐患报警：定位终端具有sos报警，摔跌报警，⻓时间静⽌报警等报警类型，通过该终端的反馈，可以实时 掌控报警情况，并根据报警情况，在地图⻚⾯进⾏报警提示，并推送报警信息给⽤户。

主要是控制 11个相机，三个读码器，三个收音器，采用 WPF的 MVVM架构，异步多线程进行处理 ，本人主要是负责上位机开发，AI处理由其它人负责处理，负责从接口读取结果即可

Eiiplat环境产业互联网平台（简称E平台)是面向环境产业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑环境资源泛在连接、弹性供给、高效配置的产业云平台。 环境产业普遍存在数字化建设成本高、智能化水平低、人力成本高等问题，环境产业升级迫在眉睫。 E平台携手细分行业优秀企业代表以“共建”的方式，整合行业资源为企业提供一站式服务，利用设备资产实时数据采集、资产性能管理、大数据分析、人工智能、边缘计算等新一代信息技术，依据相关方法学建立模型算法，从而提升智能化水平，提高生产运营效率，降低生产成本，助力环境产业升级，为环境产业数字化转型提供“新基建”。

智慧设备 从设备采购、设备台账、设备上线、设备维保等多维度，数字化、规范化、科学化、智能化管理厂区设备，通过常检、巡检、诊检等项目及时发现设备生产隐患，及时维保设备，增加不停机生产时长，降低设备故障率，保持设备稳定性，实现企业资产效益的全面提升。

基于WPF框架开发的监测计算平台，前端使用xmal设计开发，从传感器或枪机获取数据并计算展示，包括前端UI设计，交互设计，算法。

一个回收固体废弃物的系统，两种业务模式。 1）小程序下单，企业到指定地点回收废弃物； 2）刷卡，硬件上传用户信息，计算权限，开门，倒废弃物，计算重量，上传数据到系统，系统计算费用，扣费（企业要在系统存入一定资金）。 前期，负责系统的前端开发以及部分后端开发， 后期，整个系统前后端都由我维护。

项目是一个配合物联网服务器性能测试和平台演示的多设备模拟工具，使用TCP自定义协议连接设备服务平台，定时向平台发送模拟数据。 模拟数据包含各种类型的气体检测数值及GPS坐标信息，模拟在服务平台中呈现出设备在地图中边行走边采集大气数据的行为。 该模拟器可同时模拟上千上万个设备连接平台并按预定路线行走。 同时模拟器接收服务平台设备控制参数和控制行为，并做出响应，如：调整数据上报频率、每日数据汇报和补齐、固件更新下载、远程重启等。

该作品是基于YOLOv5的交通标志识别系统，旨在在边缘端实现快速准确的交通标志识别。它利用YOLOv5算法，通过在图像中滑动窗口来检测物体，将图像划分为网格，并在每个网格中检测物体。通过卷积神经网络进行训练，YOLOv5能够识别各种不同的物体，并在图像中进行定位。对于交通标志的检测和识别，该系统可以通过对训练数据进行多次迭代来提高准确率。 该系统能够识别各种不同类型的标志，如限速标志、禁止标志、指示标志等，并可以在不同的光照条件下进行识别。在实际应用中，交通标志检测和识别可以帮助驾驶员更好地遵守交通规则，减少交通事故的发生。同时，交通管理部门也可以利用这种技术来监测道路上的标志是否存在破损或缺失，并及时进行维修或更换。 该作品在实现上采用了深度卷积神经网络、多尺度检测和卷积特征融合等深度学习技术，并通过对目标边界框的坐标和置信度进行回归，实现了对交通标志的高效识别。具体而言，该系统包括了数据预处理、模型训练、模型测试和结果展示等模块，在每一阶段中，都采用了一系列的优化方法，最终取得了较好的识别效果。 数据预处理阶段，采集了大量的交通标志图片，并通过图像增强、裁剪、旋转等操作，生成

1.产品主要使用在教育行业，电子班牌，功能上主要有 人脸签到，课表查询，信息展示，公告查看等信息相关查询和交互。 2.前端实现原理为安卓端包浏览器展示页面实现物联网交互。其中分为班牌后台和班牌前端，整体后端使用nodejs和odata实现，前端界面由angular框架js和h5实现，后台和终端交互采用mqtt协议，我在项目中负责 前端：人脸签到，课表查询，公告，值日，整体数据展示和切换等功能模块，及项目中界面定制等。 后端：nodejs实现数据同步，接口对接，定制化开发等。

主要是连接 PLC、读码器与斑马打印机，根据 PLC 信号进行自动打标与读码复判功能。 采用 Winform（C#）进行开发 上位机开发由本人全部完成

在线采集各硬件数据，进行分类存储，通过数据设置设置报警预警提示，并对设备进行智能健康诊断和生命周期预测，并对故障原因进行真能诊断分析。

主要功能： 1. 项目管理，实现项目的基础信息管理 2. 基础数据，实现自然资源、设备和能源数据的创建 3. 能流拓扑，实现能源组网的拓扑设计 4. 仿真模拟，实现能源组网的仿真运行，通过运行结果验证组网方式是否合理 5. 规划设计，对满足要求的能源组网方案输出相应的规划方案，并从经济性、可靠性、环保性多个策略进行评估

乐鑫esp-rainmaker是乐鑫公司目前开源的优秀的智能家居框架，基于esp32极好的生态、丰富的硬件接口、维护良好的SDK库，良好的技术支持，价格便宜，国产化供货有保障等，个人认为是中小型公司当前开发智能家居最好的选择。 但是，esp-rainmaker只是个终端固件开发，也和乐鑫提供的云平台（未开源，收费）深度耦合。我们需要esp-rainmaker对接自有平台，需要解决这个和乐鑫平台深度耦合问题。 本项目解决实现下面两个问题： 1、自动发现管理平台：固件启动后，自动发现本地网络内自有平台，超时则接入自有云平台。对于用户来说，插上电既可用，不需要复杂的配置过程。 2、对接自有平台，解耦乐鑫云平台：由于esp-rainmaker框架封装很深，并没有提供直接的办法来解决这个问题。我用了一个很巧妙的办法解决了该问题，并封装了自有数字证书 解决了这个问题，即可随意对接自有平台做后续的开发了。

1、房产评估系统主要功能模块有：询价管理、查勘管理、报告管理、案例管理、客户管理、防伪管理、系统设置等功能，实现了评估技术人员接收到房产评估信息快速根据参考案例做出预评估估值，出具预评估单通知到业务员完成预评估结果，需要出具报告时，由业务员发起现场查看任务给查看人员把现场拍照信息、周边信息上传系统，完成查看作业时发起报告委托派单给报告制作技术人员根据比较法、市场法一键生成报告，可以利用在线编辑微调内容，出具报告防伪盖章交付报告。 2、本人在项目负责产品整体需求对接和梳理及完成原型图设计，我也是其中的开发人员，主要完成了询价管理和系统设置部分，使用到的技术栈有SpringBoot+Mybatis+Shiro+Auth2+ElasticSearch+RabbitMQ+Mysql+RabbitMQ+Radis等，达到大量案例数据快速查询和上下游协同办公连接完善，集成企业微信进行消息通知。 3、遇到的难点是上千万条的案例数据查询效率低运用ElasticSearch技术实现毫秒级查询