汽车 算法模型 软件定制 案例

1、优化计划排产流程，提升预排产精确度； 2、提升正式排产交付能力； 3、增强产线产能控制，生产过程中的组织协同； 4、以SAP为核心，紧密结合CRM、SRM、MES系统，解决多资源调度问题； 5、即时规划能力。APS能够搜集生产过程中的相关数据，并立即进行分析与规划，使得规划人员能够应对许多突发状况，如紧急插单、物料供给延迟等

随着自动驾驶技术的快速发展，车辆需要具备对周围环境的高精度、实时感知能力，以保证行驶安全并支撑智能交通、城市管理等应用。然而，单一传感器存在局限：相机具备丰富语义信息，但深度估计容易受遮挡、光照、动态模糊影响；而LiDAR提供几何精确性，但数据稀疏且对小目标不敏感。 因此本项目提出了一种目标检测技术，以突破多传感器异构性与模态差异，构建一个动态跨模态雷视融合的3D目标检测框架。主要目标包括： 1.构建统一的鸟瞰图（BEV）表示空间，实现相机与LiDAR的高效对齐与互补； 2.提升动态环境下的检测鲁棒性，解决快速运动、遮挡带来的不稳定问题； 3.通过跨域注意力机制实现关键目标的多尺度增强，确保检测的精确性和一致性。 本系统由三个核心模块构成：首先通过超源模态构建将相机伪点云与LiDAR点云统一到BEV空间，兼顾语义信息与几何精度；其次利用动态回溯时序融合引入多帧历史特征，提升动态环境下的检测连续性与鲁棒性；最后通过跨域注意力引导融合在关键区域选择性供应超源特征，强化多尺度和多模态表示，并结合Transformer检测头输出精确的三维目标结果。 系统整体流程包括：首先采集多视角相机图像和LiDAR点云，并完成统一特征对齐；随后在BEV空间生成超源特征，通过时序融合与跨模态注意力机制实现特征增强；最终将融合后的BEV表示输入检测模块，输出目标类别、位置和运动状态，形成可直接服务于自动驾驶决策、路径规划和交通监测的检测结果。

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1.全网开源RPA能力，抖音、快手和小红书等各大垂媒、视频网站开源数据读取和清晰 2.CDP中台 包括客户脱敏信息、客户权益、行为习惯、近期需求等客户画像标签300余个 3. MA客群灵活自动筛选 4. 千人千面、差异化营销策略生成 5. 机器学习模型与业务规则知识相融合的客户行为预测和产品推荐引擎 6.定制BI大屏、PC和app端开发和LLM基础上的GPT式智能分析洞察工具开发 【可提供在用系统功能展示、脱敏细节说明，所有功能均为原创，有自主知识软著查验】

1.通过逻辑算法对操作员行为进行规范判定； 2.记录操作员行为规范，对操作员的每一步动作每一帧进行行为分析； 3.对操作员不合规的操作行为进行报警提醒； 4.判定算法需兼容不同操作员的操作习惯；

实现1:1人脸识别,人脸识别技术利用先进的计算机视觉和人工智能算法，能够自动检测图像或视频流中的人脸，并提取其独特的生物特征信息（如五官轮廓、间距等），形成高精度的“面部特征码”。通过与预先录入的人脸数据库进行快速比对和验证，该技术能精准识别特定个体身份或确认其真实性。