物联网 算法模型 软件定制 案例

本项目主要面向无人驾驶仿真研究、智能车辆轨迹跟踪与轻量化控制算法验证场景，围绕端到端自动驾驶技术开展系统设计与实验开发。项目基于 CARLA 仿真平台构建虚拟驾驶环境，通过采集车辆前视图像、行驶状态和控制指令等数据，训练轻量化神经网络模型，实现从环境感知输入到车辆控制输出的端到端映射。项目可用于自动驾驶算法教学、科研训练、数据采集、模型训练、仿真测试和轨迹跟踪效果评估，为低成本、高效率的自动驾驶算法验证提供支持。 本项目主要功能包括仿真环境搭建、自动驾驶数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理和效果评估等模块。系统可在 CARLA 仿真环境中生成车辆行驶场景，自动采集车辆前方图像、方向盘转角、油门、刹车等控制数据，并生成对应的数据标签文件；同时支持对采集数据进行划分和预处理，形成训练集、验证集和测试集。模型部分采用轻量化端到端神经网络结构，通过输入车辆前视图像，直接预测车辆控制指令或轨迹跟踪相关参数，从而实现车辆在仿真道路中的自主行驶与轨迹跟踪。项目还支持训练过程记录、模型保存、测试推理和结果可视化，便于对算法性能进行分析和改进。

本项目针对户外无 wifi 信号弱、无基站辅助的场景，解决多无人机协同作业中 “自主感知同伴位置、动态调整编队队形” 的核心问题，实现完全自动化的集群控制。 多机相对定位： 无人机间通过自组网数据交互与本地计算，自主获取其他无人机的相对位置与姿态信息，无需依赖外部定位基站。 动态编队控制： 基于相对位置信息，自动调整自身飞行姿态与路径，保持预设编队队形（如直线、矩形、三角编队），支持队形的动态切换与变形。 实时避障与冲突规避：结合相对定位数据，实现无人机间的主动防撞与冲突消解，避免编队内碰撞风险。 户外场景适配： 系统支持复杂户外环境（风扰、遮挡、信号波动）下的稳定运行， 无需依赖公网或 WiFi 基站。

提高大场景下三维测量技术的精度与效率以满足工业检测高效性、准确性的需要。通过多焦距的多幅图像融合从而实现大景深工件的三维重建实现非接触测量。主要包括大物体多景深图像采样系统设计，基于多景深大场景下的三维重建方法开发，图像对齐与融合网络设计。

本项目针对传统餐饮门店选址依赖经验、缺乏数据支撑的痛点，构建了一套智能选址系统。系统基于人口、消费、交通、收入、社交多维度数据，通过 DBSCAN 算法识别高需求热点区域，再用改进遗传算法完成多目标优化选址，输出最优门店坐标、面积、客单价和营业方案。核心功能模块包括数据预处理、需求指数计算、热点识别、多目标优化与可视化展示，业务流程覆盖从数据采集到最终方案生成的全链路，帮助决策者降低选址风险、提升门店存活率与投资回报率。

面向制造业的智能运维解决方案，实现旋转机械轴承的故障自动识别与早期预警。核心功能包括：1.多源振动信号采集与预处理（CWRU/SEU/HUST等公开数据集验证）；2.基于ResNet1D的深度学习故障分类，准确率达99.22%；3.跨域泛化能力，支持不同设备间的模型迁移（CWRU→SEU 100%、CWRU→HUST 65.03%）；4.PI-TTA测试时自适应，仅需33K参数即可实现实时域适应；5.FastAPI提供实时诊断API，支持单条/批量预测；6.可视化报表生成，包含故障类型分布、置信度分析、维护建议。

基于定制的宇数B2机器狗上的云台设别开发实时识别的功能 1.实时识别云台回传的rtsp流，并将识别后的画面推传出去，使其在客户端可以实时看到识别框的画面。 2.录制识别到的短视频并回传到平台，用于数据分析。

在RK3676的板卡上，智能摄像头NVR,后续可配置，授权切换到不同的具体产品。包括 人脸捕捉和识别(8人,30FPS) 行人det+动作识别pose+行为分析(22FPS), 车辆det+车牌det+车牌号码识别(22FPS), Heat Map （热力图渲染输出） Real-time People Counting （实时人员统计） Suspicious activity monitoring （可疑活动监测） Object detection & tracking （物体检测与追踪） People tracking （人员追踪） Vehicle detection & identification （车辆检测与识别） Vests and helmets （反光背心与安全帽检测） Fall Detection （反光背心与安全帽检测）

面向城市公共交通行业，主要服务对象包括： 交通运输主管部门：掌握全市公交、地铁等运营整体情况 公交/地铁运营企业：支撑日常运营与调度决策 城市规划部门：为线网规划、设施建设提供数据支撑 本方案通过配套的智能终端采集客流量等出行大数据，构建出行大数据分析平台，利用大数据AI模型分析车辆、站点、线路数据，同时支持对线路进行智能运能匹配分析，数据赋能公交相关业务，用于制定更加合理的排班计划，提高公交业务的运行效率。

以 AI 为手段，面向电梯安全、运维、救援等场景提供监测、预警和决策支持。 平台面向政府监管、物业、维保、应急救援等环节，支撑电梯全生命周期管理。 1. 电梯安全监控 风险预警：按电梯运行与维保数据划分风险等级（如 I / III / IV 级），支撑分级管控 报警管理：统计困人、设备故障、电动车违规、维保超时等，支持报警类型 TOP5 排行 重点治理：突出困人报警、设备故障、电动车相关风险，便于制定治理措施 2. 运营与维保管理 检验维保管理：覆盖年检、金检、保养、维修等，保障按时维保与检验 维保超时预警：对超期未维保、未检验的电梯进行提醒 运营统计：按月展示运营趋势，支撑资源配置和维保计划 3. 应急救援与处置 实时救援：SOS 事件集中展示，支持快速响应与调度 处置流程：按「去处理 / 待处理 / 已处理」跟踪事件状态 绩效统计：展示平均响应时间、平均救援时间、累计救援次数等指标 4. 智慧社区 / 楼宇 电动车管理：电动车禁止搬运、禁停提醒、限域告警，降低电动车入梯等消防风险 行为识别：通过 AI 识别异常行为，辅助安全管理 5. 数据决策支撑 为监管部门、物业、维保单位提供报警、故障、困人、救援等汇总数据 支撑政策制定、资源调配和运营优化

1、立项背景和目标 实现产品化WCS系统，搭建公司软件系统基础框架并实现可配置的WCS产品。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 1) 多数据库支持实现，实现数据库自动创建、迁移，实现备份恢复功能，实现数据库间迁移； 2) 连接器：实现UDP、TCP、COM、S7、MELSEC、MODBUS、FETCH、CIP、MQ、API、WCF等主流连接方式； 3) 通讯器：实现通讯队列管理，实现协议适配器（负责协议转换），实现通讯； 4) 实现设备调度算法以及调度：基于CBS的调度算法、基于MAPF的调度算法、基于A*的调度算法、基于Dijkstra的设备调度算法 5) 实现基于Canvas的调度2d绘制显示、实现基于babylonjs的3D回绘制显示，实现任务管理、工作管理、请求管理、报文管理、设备故障统计、日志查询、路径管理页面以及后台支持； 3、业务流程、功能路径描述 1)配置化通讯 2)配置化项目场景 3)配置化调度策略

在工业和建筑领域，头盔是保护工人免受头部伤害的首要安全装备。在交通、体育、娱乐等领域，头盔都是我们不可或缺的保护伙伴，确保我们在各种环境下的安全。通过我们的头盔识别系统，我们能够更好地监控和促进头盔的正确使用，进一步提升公共安全。通过yoloV5，做头盔识别系统。

面向政企、会展、商超、景区等公共服务场景，开发基于2D/3D虚拟人的智能交互一体机系统，作为某省级官媒AIGC元宇宙项目的核心SAAS应用。解决公共场所虚拟人服务需求，支持展览、会议等场景的智能导览、语音交互、营销宣传功能，实现近场拾音唤醒、多模态内容播报（文字/图片/视频）及企业级知识库隔离管理。

智能安防集成项目，成功打造集AI认知计算与物理空间防护于一体的新一代指挥中枢系统。通过构建多模 态生物识别矩阵，部署1024个毫米波雷达与热成像传感器组成的立体感知网络，通过联邦学习算法实现95%以上的人员轨迹还原精度，对某些关键区域形成亚秒级入侵预警；研发基于数字孪生的3D态势感知平台，整合BIM建筑模型与实时物联网数据流，建立设施健康度预测模型（PHM），故障预警准确率达90%；搭建符合国密标准的私有云架构，集成NLP文档解析与知识图谱引擎实现2000+类异构数据的智能关联分析。

具有多种策略功能生成预测曲线，包括lstm、线性回归、机器学习等方法 对股票原始特征进行多重数据分解，旨在获得股票最有时序特征的分量片段 使用者可以对依据预测曲线对股票进行回测，大部分预测效果中胜率优于60％ 使用者在程序中的操作只需选取股票代码+股票的范围就能获得数据源,并逐个选项卡按默认配置处理即可得到预测曲线，在程序中再根据预测曲线与股票原始曲线进行对比即可进行股票回测，分析股票价值

(1)实现煤炭地销业务闭环管理，根据煤矿业务实现煤矿地销业务闭环智能管理，矿领导及管理人员通过系统安全验证后可随时随地针对业务流程各环节数据查询、决策。 (2)实现进出矿车辆管控自动化：通过车牌识别技术+上磅码技术相结合，作为相互验证的方式，避免作弊或无法识别车牌的情况，实现出入车辆自动识别运输任务、环保政策等，自动（或人工）核验放行，提高效率。 (3)利用电子围栏和语音叫号，针对车辆的签到排队，实现车辆的进出矿有序管理，以便煤矿了解车辆的分布情况。 (4)实现磅房计量无人值守：通过车牌识别技术+上磅码验证身份、红外光栅等防作弊技术，实现车辆称重自动化、智能化，实现无人值守过磅，并解决原系统中道闸频繁砸车及频繁换纸等不系统健康现象。 (5)实现全过程可安全追溯，建立完整的日志机制，包括信息动作日志、操作日志、设备运行状态日志等。 (6)实现权限可控，角色级自定义功能，由矿方管理人员根据各部门各岗位工作内容，灵活建立账户、分配相应权限。 (7)建立智能化集控中心，增加对出入厂、汽车衡计量等环节的实时数据与视频远端监控，把握各环节实时运行动态，并可各业务环节进行实时监管与远端控制。 (8)建立完备的容灾备份机制，数据库采取增量备份，服务器采用镜像级备份，可预防事故并及时恢复数据，保障企业数据安全。 系统吻合信创架构，为政府国产化要求做好准备。

实现环境数据全面实时采集、智能分析处理，支撑科学决策，强化环境监管，促进生态可持续发展: A.UI前端设计内容：对系统前后端及上云数据大屏进行UI设计； B.管理后端开发：角色权限管理、用户管理、场站管理、API、系统设置、采集源管理的功能模块开发； C.指标体系数据源运算及展示内容：气象要素、土壤要素、植被要素、大气环境要素； D.监测模块数据运算及展示内容:50万千瓦风电场 1套、5万瓦光热电站、10万千瓦光伏场； E.数据看板大屏展示内容：汇总看板、分站看板； F.技术支持内容：常规维护、操作培训、Bug修复； G.设备厂商技术要素内容：数据存储位置及方式、数据存储格式、数据格式对照表、数据字段说明、数据存储周期、命名规则。

系统包括“数据概览、设备分析、装置分析、异常装置筛选、智能告警、变电站管理、设备管理、传感器管理、诊断规则管理、分组管理、用户管理”等功能模块。 1、数据概览：实现整体数据进行汇总统计，提供辖区设备概况、地图动态展示、设备状态评估、设备状态统计、实时告警信息浏览功能。 2、设备分析：可查询辖区内所有设备汇总分析报表，实时同设备对比分析、查询及下载设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、深度数据分析等功能。 3、装置分析：可查询辖区内所有装置汇总分析报表，实时同类型装置对比分析、查询及下载该在线监测装置对应的设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、装置深度数据分析及导出报告功能。 4、异常装置筛选：可查询辖区内所有装置异常筛选统计功能，提供筛选条件配置功能、异常数据详情功能。 5、智能告警：实时接入数据，通过系统管理中配置的告警规则对辖区内的所有在线监测装置实时告警。 6、变电站管理：变电站管理提供辖区内变电站的登记、修改、查看、删除、上传设备及监测装置台账功能。 7、设备管理：设备管理提供辖区内设备的登记、修改、查看、删除功能。 8、传感器管理：传感器管理提供辖区内设备上绑定监测装置的登记、修改、查看、删除、查询并删除及恢复监测数据的功能。 9、诊断规则管理：诊断规则提供自定义诊断规则的维护功能。可实现批量配置不同监测指标的告警级别、三相差告警阈值、极大极小告警阈值、突变告警阈值。可批量关联监测装置。提供登记、修改、删除功能。 10、分组管理：分组管理提供辖区内设备三相数据分组管理，配置运行初始化的压力、温度监测项的初始化差值，可以根据诊断规则进行差值告警。提供分组数据初始化功能，可根据更换或维修之后，配置分组备份启用的初始化差值的时间，用于确保监测项的初始化差值运行标记。 11、用户管理：用户管理是提供可登录本平台的账号及权限信息。

1.产品样本数据采集 系统支持对产品缺陷样本进行采集，构建高质量缺陷数据库，为后续检测模型的训练与优化提供数据支撑。 2.检测模型配置 提供灵活的生产模型导入功能，支持用户根据实际需求配置模型参数，确保模型适配不同生产场景。 3.智能瑕疵检测 通过高精度工业相机实时采集产线产品图像，经图像增强、去噪等预处理后，调用AI检测模型进行自动化缺陷识别，并将检测结果（含缺陷位置、类型等）直观呈现在交互界面上。 4.数据统计与分析 实时生成检测数据展示，动态统计不良率、缺陷出现率等关键指标，帮助用户快速定位原材料或工艺问题，为生产优化提供数据依据。 5.智能预警与干预 支持自定义缺陷报警阈值（如单类缺陷连续出现次数），触发报警后自动推送通知至生产终端，辅助用户及时干预异常工况，避免批量质量问题发生。

在OFDM MIMO系统开发中，我独立负责了整个项目的需求分析、设计与实现。我采用了MATLAB进行系统建模，利用OFDM技术进行信号调制与解调，并实现了MIMO系统的多天线配置与信号处理。具体工作包括参数配置、子载波映射、IFFT/FFT变换、循环前缀添加、信道估计与均衡、以及性能评估等关键功能。同时，我还研究了PAPR抑制技术和MIMO的空间复用方案，以优化系统性能。通过独立完成这些任务，我深入理解了OFDM MIMO系统的核心原理及其在实际应用中的关键技术。

包括建筑负荷预测子系统、光伏发电量预测子系统、分时电价趋势子系统、电价寻优子系统 采用最新的算法模型，进行数据分析与处理，以及预测。 最终实现大楼的能源消耗最优解。 并且实现了各个能源形式的数据可视化等等。