人工智能 软件定制 案例

升至高压击穿空气，产生电弧，装置点燃炸药，降落伞瞬间抛出，即可回收事故机来检查故障，又防止下落速度太快，人员无法躲避，安装在直升机螺旋桨的主轴中央，不随主轴一起旋转，主轴为中空定制。

5V供电，PWM输出，两路K型热电偶温度采集，将两路数据合成一路，用于无人机测试水温及发动机缸温，温度60摄氏度左右起飞，起飞后温度能维持在80度左右，防止温度过高。无人机产品具有体积小，重量轻的特点，可靠运行，适合无人机搭载。

在ubuntu系统的板子上，编写SPI驱动，点量LCD屏，主要用到linux kernel内核，理解linux驱动与其他硬件驱动的差异。完成相应功能。屏尺寸是1.47inch,主要分为两部分，一个是要在板卡上能驱动SPI接口，一个是能用SPI接口正确驱动屏显示画面。

项目采用Keil mdk编译环境，语言为C, 项目功能为： 1，通过RS232或485接口与环保相关的采集器，传感器相连，如烟气压力传感器，烟气温度传感器等，有主动接收和被动接收，将接收到的数据进行解析，然后按照固定格式重新进行编码，用以实现不同的协议，统一的输出，每个协议都有不同的编号。

该程序调用了Opencascade开源库实现了从翼型拟合点到输出一个建模软件可读的.stp文件功能，调用了Qt6开源库绘制用户操作界面。实现了从文献中翼型曲线或闭合曲线转化为2维曲线模型的功能。通过计算文献翼型图片像素位置与翼型特征长度之间的换算比率，实现了1：1翼型模型的复现。实现了四种绘制模式以因对不同的绘制需求：模式一为应对缺少翼型前/后缘参数而开发，绘制两条封闭的Bspline曲线实现翼型的绘制。模式二为已知翼型前后缘半径时绘制特征前后缘圆弧而开发。模式四是模式一的补足，考虑到模式一绘制的翼型易发生畸变，使用翼型前后缘特征点，通过三点绘制圆弧的方式实现翼型前后缘的绘制，避免了模型畸变的可能。模式三为绘制三阶闭合贝塞尔曲线，为翼型冷却通道的优化而开发，可绘制冷却通道的不同优化形状。1、界面说明本软件界面划分为左侧的特征参数区域与右侧的图片操作区，界面如图 1所示。左侧包括了四种互异模式的选择按钮，其下方是对图片操作的特征线调整模式与添加特征曲线模式选择框。随后为特征长度输入框，为模式三服务的贝塞尔曲线控制点输入框，还有为模式二服务的前后缘半径输入栏。而在特征参数输入区域的下方是文件操作区域，Set the origin coordinates 按钮为在图片中设置一个参考原点方便坐标计算。Add a new curve 按钮为绘制一条新曲线的按钮。Add Bezier Points按钮为服务于模式三的功能，用于绘制贝塞尔曲线的控制点，其右侧的Export Bezier Points按钮为输出记录控制点的txt过程文件。Add Edge Points 为服务于模式四的功能，用于增加翼型前后缘圆弧控制点。其右侧 的Export Edge points按钮为输出前后缘控制点的txt过程文件。最下方的Export STP File为输出.stp文件按钮，可以读取记录坐标的过程文件并根据模式输出对应的STEP文件。右侧图片操作区域可以实现导入图片、设置输出路径、对图片添加拟合点与控制点的功能。其下方的MessageBox可实时显示此时软件状态

1、系统包括客户端与服务器； 2、角色有开发者与爱好者以及两者兼顾； 3、客户端面向大众，ID是唯一标识； 4、提供聊天的场所（需联网）； 5、作为开放平台，开发者享有开发益智游戏的权限与AI进行结合，可在平台进行交流； 6、作为娱乐平台，爱好者享有操作益智游戏的权限与AI进行结合，可在平台进行交流； 7、平台对使用者的数据进行采集，并生成报表； 8、系统配有健康模块系统，实时监测一举一动； 9、系统配备应用商城，开发者发布和爱好者操作可在商城中浏览、下载。

本系统采用"多模态感知-特征融合-智能决策"的三阶段技术框架（如图 1 系 统架构所示）。通过自然语言处理与计算机视觉的协同分析，实现食品安全风险 的精准识别。系统创新性地将预训练语言模型与领域知识图谱相结合，在保证泛 化能力的同时提升垂直场景的识别准确率。

1.会前进行会场智能排座布局、会场全流程设备管理、会议议程管理、态势分析驾驶舱和人员关系智能分析处理等功能； 2.会中使用RFID签到、人脸识别闸机等数据采集，电子桌签及签到大屏配合会议管理、实时会议音转文； 3.会后利用AI生成智能会议纪要等

体测大师：体测大师平台是将机器视觉与体育教育深度融合，通过物联网摄像头+人工智能运动视觉算法，实施操场及体育教室的智能化改造，实现学生科学化体育训练个性化体育教学、规模化体育测试，运用 AI 运动科技为体育老师赋能,为学校体育教育提供一体化的解决方案。 1、AI 操场/教室：通过 AIOT 方式部署学校操场和教室，学生可自主训练查询成绩和分析报告； 2、体育作业：体育作业一键布置、自动生成作业报告、查阅学生运动成绩和运动、，学生只需一部手 机即可完成体育作业，AI 图像识别算法自动计数，多维度降低教师操作成本； 3、运动处方：通过数据采集和处理得出一份学生身体素质报告，结合每个学生身体素质1V1进行数据处理和处方项目匹配。帮助学生快速提升体育水平； 4、校园比赛：以 AI 运动项目发布的学生竞技比赛，培养学生运动精神和运动习惯，解决疫情原因校园赛事难举办问题； 5、国测/体育中考：通过物联网摄像头+人工智能运动视觉算法自动采集学生成绩并同步平台，并且自动生成上报文件； 6、课堂跳绳：接入跳绳硬件，教师教师轻松发起课堂跳绳任务，可实时看到学生跳绳数据和整体课堂跳绳数据分析； 7、AI 体锻屏：通过图像算法模块进行运动识别，根据基准数据提供运动评分记录运动成绩，同如跑步、跳绳、开合跳等基础运动项目，感受智能、趣味运动的魅力，不再受场地限制，给运动氛围增添新的亮点。 8、数据看板：基于学校对于学生多维度数据汇总，设计学校数据看板，数据分析多维度教师可随时了解班级数据情况，解决学校体育数据难汇总和分析痛点；

自动驾驶系统应用层具体分有视觉感知模块，定位模块，雷达模块，规划模块和控制模块。整个应用层软件实现了，各个模块由各种传感器获取数据包括雷达，摄像头，车辆底盘的速度相关传感器等，通过对这些数据的处理获取当前车辆的自身状态，再由控制模块对车辆状态与预期状态的误差计算，通过各种控制算法计算出减小误差所需的控制量，再下发给底盘实现车辆按照预期路线与速度行驶。

语音采集功能，通过电脑端的扬声器采集声音 语音识别功能，基于ASR任务识别语音为文字 语音识别结果纠错，通过大模型进行分析语音意图，纠正语音模糊带来的问题 调用MCP服务，大模型来调用可用的tool，若无法分析出语音意图就返回“请重新录入需求”

功能模块涵盖 分级阅读（依据年龄、英语水平，提供 RAZ 等体系化分级读物，满足不同阶段阅读需求 ）、AI 口语评测（朗读后智能识别发音，从准确度、流利度等维度评分，辅助纠正发音 ）、学习报告（记录阅读时长、词汇量增长、薄弱点等数据，家长和孩子可清晰了解学习进度 ）、趣味互动（如读后小游戏、勋章奖励，提升阅读积极性 ）。主要功能路径为：用户登录后，通过定级测试匹配阅读级别 → 进入对应级别读物阅读，触发 AI 评测 → 完成阅读生成学习报告，积累积分解锁新内容，形成 “测试 - 阅读 - 评测 - 反馈 - 进阶” 闭环 。

这款鼠标隔空手势识别系统，让你摆脱物理鼠标束缚，用手势掌控数字世界。通过摄像头捕捉手部动作，精准识别食指移动、拇指点击、握拳拖动等指令，抬手间完成光标定位、左右键操作。基于MediaPipe手部追踪与OpenCV图像处理，响应灵敏，适配多种场景。无论是办公演示中隔空翻页，还是寒冬里蜷在被窝操作电脑，都能带来无接触的流畅体验，重新定义人机交互的便捷与自由。

项目中主要包括功能点： 1，数字人对话，通过文字/视频对话的形式处理家庭教育中用户存在的问题； 2，爸爸讲故事，通过声纹克隆以及AI何处音频给宝宝讲故事 3，情景训练，在实际情景中训练用户怎么与孩子沟通； 4，还有学习力提升，成长规划，测评分析等功能点

项目功能模块： 1.教学管理（用于教师对课程内容进行新增编辑、管理学生等） 2.数据统计分析（统计一些用户使用情况、学生学习情况） 3.权限管理、系统管理、审计管理（系统框架自带功能用于权限处理） 4.学生在线学习、在线考试、在线做题、在线课堂、AI学习助手

企业运营系统（ERP）、工程预算报价管理系统、供应商报价管理系统（SRM）、工程合同管理系统、施工管理系统、劳务结算管理系统、供应商结算管理系统、企业移动应用（APP、微信小程序）、智慧工地应用、财务接口系统，售后管理系统

医疗部分主要包括基于知识图谱的医疗信息快速查询，并嵌入Botpress以实现智能AI问答；运动部分主要包括运动记录以及人体姿态对比，人体姿态对比通过上传标准动作视频与待对比的动作视频进行比对，并将视频中不标准的动作展示出来。

目标检测：能够在图片或视频中检测并识别物体，如人、车、动物等。 边界框预测：为每个物体提供位置和类别的边界框。 分类与回归：同时进行目标分类和位置回归，快速处理。 多目标识别：支持同时检测多个目标，并提供相应标签和位置。

1.图像路径输入：在控制台输入图像路径，程序读取并预处理图像、检测红点。 2.坐标轴标定：在弹出的 Matplotlib 窗口中，依次点击 4 个坐标轴点（x 起点、x 终点、y 起点、y 终点），点击后控制台会提示已标定的点。 3.命令行选坐标系：4 个点标定完成后，控制台会让你分别为 X 轴和 Y 轴选择坐标系（输入1选直角，2选指数）。 4.输入物理范围：选择完坐标系，按提示输入 X、Y 轴的物理最小值和最大值。 5.输出结果：控制台打印红点物理坐标，同时弹出新图标记坐标，方便核对。

机械结构设计：项目的核心工作之一是管道机器人的机械结构设计，主要通过Solidworks软件进行建模与设计，确保机器人在复杂管道环境中的灵活性与稳定性。 磁力与物体厚度研究：深入研究永磁体的磁力与待测物体厚度之间的关系，并利用仿真软件Ansys进行模拟与对比，为机器人的缺陷检测提供科学依据。 硬件与软件开发：负责机器人硬件电路设计及软件编程控制。硬件部分采用STM32芯片作为控制核心，并结合陀螺仪、Zigbee等传感器进行数据采集与控制。软件部分则负责机器人各项运动与检测功能的协调。