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基于 STM32F103 单片机开发的磁条导航 AGV 自动导引车，以磁条为路径标识，通过底部霍尔传感器阵列采集磁场信号，实现路径识别与纠偏控制。 系统采用差速驱动方案，STM32F103 作为主控单元，实现传感器数据采集、PID 路径纠偏算法、电机调速控制及避障逻辑。通过实时对比传感器检测到的磁场偏移量，动态调整左右轮转速，使 AGV 始终沿磁条中心行驶，定位精度可达 ±10mm。

序界是一套面向长期目标管理与职业考试备考场景的 AI 动态计划与评测平台。系统围绕“目标澄清、阶段拆解、任务编排、执行反馈、动态调整”形成完整闭环，当前已落地账号体系、计划创建、AI 生成计划、题库练习、模拟测试、主观题 AI 评阅、AI 解析、资产商城、会员支付和多端协同等核心能力。除面向用户的计划与评测能力外，平台还建设了管理员题库导入引擎，支持原始资料上传、OCR 识别、页级文本校对、结构化草稿生成和正式导入题库，解决了职业考试内容数字化、结构化和批量接入效率低的问题，为平台持续扩充高质量题库资产提供了底层支撑。 访问链接：https://xujie.ywsfs.cn/

小米智能暖通服务是依托小米 IoT 生态与米家平台，面向家用及商用场景打造的全屋暖通智能控制解决方案，覆盖空调、地暖、新风、两联供等全品类暖通设备。服务以 “云端远程 + 蓝牙本地 + 语音助手” 多模态控制为核心，打通设备接入、智能联动、状态监控与运维服务全链路，兼容小米自有及主流第三方品牌暖通设备，实现一键化、自动化、可视化的智慧气候管理，解决传统暖通设备操作繁琐、无法远程管控、能耗高、维护难等痛点。

本项目是一个基于 Python 开发的代码优化命令行工具。它主要用来帮助开发者自动识别和重构代码中的冗余逻辑，提升代码质量与开发效率。 核心功能： · 结构优化：自动识别代码中冗长的 if-elif 判断结构，并智能给出字典映射的优化建议。 · 算法优化：检测代码中的低效循环逻辑，如手动去重、字符串拼接等，并建议使用 sum()、set()、join() 等更高效的 Python 内置语法。 · 交互式操作：提供交互式命令行界面，支持直接粘贴代码或指定文件路径进行优化。 技术亮点： · 面向对象设计，职责分离，核心逻辑封装完善。 · 支持 Python 3.x，扩展性好，方便后续增加优化规则。 · 独立开发并完成测试，具备实际使用价值。

一. 立项背景和目标 本项目为深度学习的期末作业，目标是构建一套基于计算机视觉技术的智能停车场收费系统。通过利用深度学习算法实现车牌的自动识别，结合智能计费逻辑，实现停车场无人值守化管理。系统能够自动记录车辆入场和出场时间，实时识别车牌号码，并根据预设费率自动计算停车费用。这不仅能够大幅降低人工成本，提高收费准确性，还能为停车场管理者提供详细的数据统计和历史记录查询功能，有效提升停车场运营效率和服务质量。 二. 软件功能和核心功能模块 1. 车牌识别模块 - 集成YOLO深度学习模型进行车牌区域检测 - 使用PaddleOCR进行车牌文字识别 - 支持多种车牌类型（蓝牌、黄牌、新能源牌、军牌、武警牌） - 车牌规范化处理，去除识别干扰字符 2. 智能计费系统 - 支持自定义费率设置（元/小时） - 提供免费停车时长配置 - 多种计费取整方式：向上取整、向下取整、精确计算 - 支持最低消费设置 3. 车辆管理系统 - 自动记录车辆入场时间 - 自动计算停车时长和费用 - 维护在场车辆列表 - 生成完整停车记录 4. 视频监控模块 - 支持多路摄像头接入（USB摄像头、网络摄像头） - 支持视频文件和图片测试 - 实时视频流显示 - 可配置识别区域（ROI） 5. 配置管理系统 - 系统参数可视化配置 - 配置保存和加载 - 默认配置恢复 三. 业务流程和功能路径 基本业务流程： 车辆入场流程： 摄像头捕获视频 → YOLO检测车牌区域 → PaddleOCR识别车牌 → 验证车牌有效性 → 记录入场信息 → 显示入场结果 车辆出场流程： 摄像头捕获视频 → YOLO检测车牌区域 → PaddleOCR识别车牌 → 验证车牌有效性 → 查询入场记录 → 计算停车时长和费用 → 记录出场信息 → 显示收费信息 系统使用路径： 1. 启动系统 → 进入主界面 2. 配置设置 → 设置YOLO模型路径、费率和参数 3. 启动监控 → 选择视频源 → 开始实时监控 4. 车牌识别 → 自动检测车牌 → 显示识别结果 5. 车辆入场/出场 → 手动或自动模式操作 6. 查看记录 → 历史记录管理 → 导出或查询