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本项目面向受限停车场景下的自动驾驶车辆路径规划与导航需求，目标是提升车辆在狭窄通道、密集障碍物和有限操纵空间中的停车成功率、安全性和规划效率。系统结合大语言模型（LLM）、Hybrid A* 路径规划和深度强化学习技术：LLM 负责分析停车场布局、障碍物分布及目标车位，生成高层语义规划指导；Hybrid A* 根据车辆运动学约束搜索可行全局路径；基于 PPO 的深度强化学习导航模块输出速度和转向角，实现局部路径跟踪、连续控制和动态避障。业务流程为：输入车辆初始状态、目标停车位及环境地图后，系统先进行场景建模和障碍物检测，再由 LLM 生成规划提示，Hybrid A* 完成路径搜索，最后由 DRL 控制模块执行导航并持续评估安全距离、路径平滑度和停车精度，直至车辆安全到达目标车位。

本项目面向智慧交通与停车管理场景，基于深度学习技术设计实现一套车牌自动识别桌面系统，旨在提供高效、准确、易用的车牌图像识别服务。系统以提高识别效率、提升准确度、提供可视化交互和保障数据安全为业务目标，通过深度学习算法减少人工干预，在多种复杂场景下保持高识别率。 系统涵盖七大核心功能模块：用户认证与权限管理模块支持普通用户注册登录，内置管理员和普通用户双角色，密码通过 SHA-256 加盐哈希存储，管理员可管理账号状态和查看操作日志；图像加载与预处理模块支持常见图像格式导入，依次完成灰度化、双边滤波去噪、CLAHE 自适应直方图均衡和 Canny 边缘检测四步处理，以 2×2 网格实时展示中间结果；车牌定位检测模块基于 YOLOv8n 深度学习模型识别车牌区域，返回边界框坐标和置信度，支持置信度和 IoU 阈值实时调节，在原图上标注检测结果；车牌字符识别模块采用 LPRNet 端到端模型，无需字符分割即可直接识别中国车牌格式，通过 CTC 解码策略处理变长字符序列，输出识别结果及耗时；识别记录与历史管理模块自动保存每次成功识别的车牌文本、置信度、耗时、图像路径和时间戳，同时记录定位坐标信息，支持历史查询和识别统计。 管理员管理模块提供用户列表管理、账号启用禁用、密码重置、日志查看和用户统计等功能；系统交互界面模块基于 PyQt5 构建现代化 GUI，侧栏提供分步操作指引（图像预处理、车牌定位、车牌识别），支持一键全自动识别，可调节阈值滑块实时调整识别灵敏度，进度条反馈处理进度，大号展示区域醒目显示识别结果。综合来看，系统实现了从图像加载到车牌字符串输出的完整识别流程，同时集成了用户认证和记录管理功能，具有较高的实用价值。

面向 C 端新能源车主的充电桩服务平台，接入社会公用充电桩，支持远程启停、附近空闲桩查找、路线规划、停车场开门等场景，覆盖北京、昆明、西安等多个城市。各地业务政策、运营商、费率差异较大，采用"一地一套"独立部署模式：各地自有 App 包、后台服务、数据库及服务器，完全隔离。 核心功能： LBS 找桩导航：基于定位展示周边空闲充电桩，集成地图 SDK 做路线规划 远程启停充电：扫码 / 远程调用运营商接口启动、停止充电，实时拉取充电进度与费用 停车场联动：对接场站道闸，App 内一键开门，充电 + 停车闭环 订单与支付：计费规则（电费 + 服务费）本地化配置，订单落地 MySQL，Redis 缓存热点桩状态

负责新能源设施的系统管理模块开发，实现设施信息的统一录入与状态监控； 参与政府补贴申请审核流程的系统搭建，优化审核逻辑与数据校验机制； 协助完成新能源设施审核相关功能的开发与测试，确保流程合规性与高效性； 对接企业信息数据接口，实现用户信息与系统数据的同步与管理； 承担系统日常数据维护与分析工作，提升数据准确性与系统运行效率； 完成与第三方系统的接口对接，保障数据交互的稳定性与安全性。

业务： 1、供应商全生命周期管理（SRM 核心差异化业务） 2、采购全流程 R2P 业务闭环（需求→寻源→订单→履约→对账付款） 功能： 1、供应商入驻准入 2、供应商动态管理 3、供应商绩效考评（季度 / 年度） 4、优化与淘汰 5、采购需求管理（内部发起） 6、寻源定价业务（多模式线上化） 7、采购合同管理 8、订单协同履约（采供双向协同核心） 9、对账、发票与财务结算（资金流闭环）