硬件 软件定制 案例

项目描述： 本项目旨在开发一套自动化垃圾分类系统，通过结合树莓派5、STM32、摄像头等硬件，实现对垃圾的实时识别与分类。 关键技术与工具： • 硬件平台： 树莓派5、STM32、摄像头、二自由度舵机、超声波传感器等 • 软件平台： yolo11、deepsort、OpenCV、Python、stm32 • 功能模块： 舵机控制、垃圾分类识别、满载检测

具体功能模块： 定制化硬件适配模块：采用专属定制 ARM 六核硬件，配置 4G+64G 内存，完美兼容安卓 7.1 系统，可快速适配各类医疗设备接口，保障硬件稳定性与跨设备兼容性； 低延迟实时图像采集模块：实现端对端极速拉流，摄像头与设备端延迟控制在 100 毫秒 ±20%，满足医疗采集对实时性的极致要求；支持单 / 双摄智能识别，双摄场景自动区分主从预览框，主框可执行拍照、录像操作，从框专属画面监测，适配多视角医疗采集场景； 专业级图像参数调节模块：配置覆盖 9 项核心参数的调节矩阵，搭配快捷键触发机制，可快速精准匹配手术、内镜检查等不同医疗场景的图像采集标准化要求，提升诊疗图像质量； 全链路图像生命周期管理模块：打造医疗级图像数据管理能力，支持图像回放、PDF 标准化报告生成、外部存储定向导出，同时实现用户数据专属化隔离，保障医疗数据不泄露、不滥用； 分级授权权限治理模块：搭建符合医疗规范的分级授权用户管理体系，采用最高权限密码核验机制，支持 5 组人员信息规范化录入与精准化身份切换，实现不同医护角色的权限精细化管控与数据访问隔离； 医疗场景可视化交互模块：平板端极简可视化界面，集成图像预览、参数调节、录像拍照、数据查询等功能，操作逻辑贴合医护人员使用习惯，提升操作效率。 主要功能描述： 系统以 “低延迟图像采集 + 医疗级全流程管控” 为核心，构建医疗设备摄像头应用闭环：通过定制化硬件解决多设备兼容难题，以低延迟拉流技术保障医疗场景实时性需求；通过专业级参数调节实现诊疗图像标准化采集，依托全生命周期数据管理与分级授权权限体系，严格保障医疗数据安全与隐私合规，整体赋能医疗设备智能化升级，成为医疗设备物联网领域的标杆应用。

本项目实现了一套基于FPGA的多频调制激光测距系统，主要用于中远距离高精度测量场景（10m~3000m）。系统采用三频调制方案（150MHz、1.5MHz、50kHz），结合相位测距原理，实现高精度与大范围兼顾。 在系统设计中，通过FPGA生成多路调制信号驱动激光发射模块，同时接收光电探测器返回的TTL信号。利用高速时钟对参考信号与回波信号进行时间同步采样，通过相位差计算获取距离信息。 核心功能包括： 多频信号生成（基于PLL倍频与分频） 回波信号采样与同步处理 相位差测量（基于时间戳/边沿检测） 多频融合算法消除测距模糊 输出毫米级精度的距离结果 该方案相比单频测距，有效解决了相位模糊问题，实现“长距离+高精度”的统一，适用于激光雷达、工业测距、无人设备等场景。

符合消防电子产品国标17945-2024，适用于各类需要消防安全疏散的公共场合； 项目既有图形化监控平台，又包含了硬件如智能灯具和应急电源的设计，硬件部分采用了单片机STM32编程； 软件平台由MODBUS485和控制器监控模块通讯，由控制器监控模块和应急电源CAN通讯，应急电源和灯具二总线通讯；应急电源支持加载到96台，灯具可加载3200盏； 软件平台组网，保存和加载硬件设备，运行监控设备的状态和报警，并能接受手动和自动（火警设备联动）信号，实现规范要求的控制，提供应急导向路径，方便引导人员疏散； 软件平台具有图形直观显示功能，具有加载dxf格式CAD图纸的功能，具备历史记录可追溯功能。

这是2012年开发的项目，当时国内无线市场刚刚启动。我们立项开发无线路由器产品。推出入墙式，吸顶式以及室外大功率ap，在产品形态上主要针对酒店用户和景点。 推出的产品在市场上有一定的知名度。 该系列产品有以下特点： 1.推出AC控制器的概念，集中管理ap。统一配置部署。 2.自定义私有pppoe协议，做到设备自动发现和获取默认配置的功能。 3.统一集中升级的功能。 系统大概分以下几个部分： 1.集中管理服务器，AC控制器。作为设备管理服务器，监控各个设备的运行状况，统一配置设备参数。 2.各个AP产品，在原有系统上加入定制开发的软件，使之启动后能自动发现ac，并且从ac上获取基础配置运行。

一、立项背景： 厦门太古飞机工程有限公司作为港机集团旗下世界级MRO（维护、修理及大修）供应商，随着业务规模不断扩大，原有按维修行业定制的ERP系统已无法满足现代企业发展需求。特别是在生产工艺、产能评估、生产排程、车间数据采集、精益生产管理等方面存在明显短板。同时，原有9套分散系统导致数据孤岛严重，无法实现业财一体化管理。为应对航空维修行业数字化转型趋势，支撑翔安新机场业务发展，公司决定基于金蝶AI星瀚平台打造新一代ERP系统——ECHO II。 二、项目目标： 项目确立"提效降本、辅助决策、运营优化、供应链整合、风控合规、集成互通"六大战略目标： 1、核心指标提升：支撑OTP（准点交付率）、TRT（周转时间）及人工利用率等关键指标监控，增强材料及服务成本管控能力 2、数据整合：完成3400万条数据迁移，实现11类主数据标准化管理，消除数据孤岛 3、业务闭环：整合原有9套分散系统，实现482个核心业务场景线上闭环 4、创新应用：上线86项移动端应用及5项基于模型化的业务应用 5、造修一体：打通装备"造、修"全生命周期，形成国内唯一的"造修一体"解决方案 三、软件功能与核心模块： 系统基于金蝶AI星瀚平台，覆盖6大核心体系与9大业务领域，实现76个核心模块全打通，主要包括： 1. 生产计划管理 区域计划编制与调整（基于飞机物理区域划分） 行业计划编制与调整（AE-机身、AI-客舱、AV-航电、SM-钣金等12个行业） 日生产计划编排（明确每天工作任务、工卡、完成时间与班制） 主计划协同（与PPC主计划联动，自动生成分计划初稿） 2. 生产执行管理 工卡清单管理（含Work Spec.例行工卡及NRC非例行工卡） 任务清单管理（工作任务分配与执行跟踪） 开工前管理（资源准备就绪检查、人员资质验证） 收工管理（工作交接、进度反馈） 生产执行监控（实时签卡进度跟踪） 3. 人员安排管理 人员预排（飞机进场前预安排到具体项目） 人员调度（进场后根据进度动态调整） 专项工作组管理（无人机组、孔探组、机械车间等） 员工资质与发展（授权情况、培训记录、工作经验追踪） 项目绩效评估 4. 生产控制与资源管理 飞机调度管理（Movement进出场计划） 物料需求管理（MR物料需求提出、BOM管理） 工具设备管理（资源准备就绪状态监控） 航材保障协同（与航材采购、库存联动） 5. 质量与合规管理 TAR管理 NRC处理 工艺文件管理 适航文档控制 四、核心业务流程： 系统涵盖计划编制、生产执行、物料保障、人员调度四大流程，实现主计划到日计划自动分解、资源约束实时计算、移动端现场执行、航材需求闭环管理。 五、功能路径描述： 采用"业财一体、数智维修"架构，支持编制计划与生产执行双视角资源校验，通过BI看板实现数据驱动决策，助力厦门太古打造国内唯一"造修一体"MRO解决方案。

车载智能终端是出行大数据云平台的数据采集前端，主要面向城市公共交通，支撑运营监控、调度、客流分析等业务。 用于实现车载智能视频分析，通过AI算法模型在端侧对实时视频进行分析处理，用于采集客流量、司机疲劳驾驶等等, 从而实现给业务侧提供精准数据支撑。主要用于公交车、大巴车等场景，也可以扩展应用到各类视频分析的其他场景。

该产品面向政府监管、物业、维保、保险、业主等多元主体，形成覆盖电梯全生命周期的应用生态。 该产品集成加速度传感器、气压传感器、陀螺仪、AI 图像与声音识别等，对轿厢、井道等全链路运行状态进行采集，并传送至电梯全生命周期云平台，实现大数据边缘计算。对紧急事件进行快速处理，包括困人、异常运行、故障等场景的实时报警与推送。

本项目为工业多功能采集控制箱，旨在为工业现场提供稳定可靠的数据采集与控制解决方案。 1. 立项背景和目标：针对工业现场多传感器数据采集和设备控制的需求，开发一款集成度高、抗干扰能力强的嵌入式终端，实现对模拟量、数字量的实时采集，以及对继电器、执行器的精准控制。 2. 软件功能、核心功能模块：基于STM32平台开发，核心模块包括：多路模拟量/数字量采集模块、CAN/RS485通信协议栈、继电器控制逻辑、数据存储与异常处理模块。 3. 业务流程、功能路径描述：终端通过传感器采集工业现场数据，经预处理后通过CAN协议上传至上位机；同时接收上位机控制指令，驱动继电器完成设备控制，实现数据采集-传输-控制的闭环流程。

1.此项目主要为满足商业场景下有线视频信号一分多路显示的需求。 2.产品主要包含MCU(STM32)和视频传输芯片，其中MCU通过模拟I2C与视频传输芯片的I2C寄存器进行交互，实现有线视频传输的接收与分配。接收芯片将接收到的一路视频信号，分成完全相同的4路输出，输出到不同的显示设备上。

储粮智慧粮库监管平台围绕库区总览（漫游巡检）、粮情测控、智能通风、智能气调、智能控温、环流熏蒸、库区气象、安防态势、库区能耗、智能作业10个子系统，实现对粮食储存业务全链条、全过程、穿透式监管。 下面逐个介绍这些子系统。 一、库区总览 1、仓房概览：结合库区三维模型，一比一还原库区实景。可通过模型直观的查看数据，后期可操作设备，增强沉浸式体验。 （优势）模型采用tree.js技术，精度和为L2，页面清晰度较高，可通过模型直观的查看数据和操作设备，增强沉浸式体验。后续模型会优化为unity技术，精度提升到L3，模型效果更好,能够与现实库区同步变化、并支持仿真推演和风险预判的数字化载体。 在高精度三维建模基础上，平台对接通风、内环流、输送等各类工艺作业设备，实时展示设备运行状态，持续监测运行参数变化，支持设备异常趋势分析和预警信息推送。 通过三维数字孪生库区，实现库区运行态势的可视化感知（看得更清楚），以及运行风险的前移管控（提前发现、提前预警）。 2、安防态势 点击库区摄像机图标可查看现场实时画面。 3、库区漫游 漫游巡检，适用人的视角巡检，可在路面走动，查看仓下设备,可以切换到无人机视角，无人机视角时，可以调整视角高度，巡检过程中可以查看监控和储粮信息。 除以上两种手动巡检外，系统还支持自动巡检，可以根据预先设定的路线，自动对路线上每个监控进行查看，寻常过程中能自动识别异常并报警,把虚拟的模型和真实的监控画面相结合，这样库里工作人员足不出户就能掌握整个库区的情况。 二、粮情测控 粮情测控从库到仓再到区域，以3个层级渐进明细的呈现粮情数据，提高工作人员了解粮情的效率。 系统以仓位单位，展示全库区各个仓的三温两湿和异常情况，方便用户快速了解当前库区整体粮情状况，并且支持批量采集、打印和导出粮情数据。点击这个仓，打开该仓房的粮情模型，在模型上直观呈现每个测温点位的位置和温度，不同的温度以不同的颜色呈现，可以根据颜色变化直观的了解粮温的空间分布。可以通过区域选择快速筛选，还可以通过云图来查看局部粮温随时间变化的趋势。 系统还可以通过粮温对比功能查看两次测温之间的温差变化，并在采集粮温和对比粮温时自动记录异常粮温，进行报警。 （优势）系统还支持日报和周报导出，日报是每天对所有仓的最高温，最低温以及平均温的统计，方便对每个仓的情况进行大致了解，周报是对本周粮情的数据进行统计分析，并与上周的粮情进行对比，更直观的判断本周和上周粮情的差异，方便用户进行判断。后续增加粮情分析功能，可以根据粮情的多次数据进行综合分析，判断后续粮情是否会出现异常情况，提前报警。 三、智能通风 智能通风，系统支持预先设定通风作业场景，在作业场景中配置设备执行步骤，以及作业的开启条件和关闭条件。若开启智能通风模式，则系统会自动监听条件是否满足启动或停止通风的条件，自动执行，实现无人值守。

本项目为牛肚村雪菜体验园定制了AI实时交互数字人一体机。系统基于FastGPT知识库构建，内置雪菜园及老港镇专属资料，回答准确率超95%。功能涵盖75寸/65寸高清竖屏展示、实时语音对话、口型同步驱动及摄像头互动。数字人作为智能导游，为游客提供展馆引导、政策讲解及趣味互动，显著提升了乡村旅游景点的科技感与服务效率。

作为高速公路车道设备的主控单元，主要作用为： 1、作为收费系统对车道设备进行管理和协议转换的节点，用来管理车道的各种外设 2、用来监控车道设备的运行状态，并将状态数据发送到设备监控系统

声控流水灯：一款由声音控制的流水灯，灯的颜色有5种按编程的时间间隔0.5秒循环亮。应用声音处发开关模块控制流水灯开始亮起后，按编程好的1分钟后熄灭。工作过程当有声音时处发模块灯点亮循环一分钟后熄灭，整机采用锂电池供电，编程使用单片机。

红外音智能家居项目:基于ESP8266 NodeMCU开发板以及天问aispro语音识别模块实现控制灯与空调，通过舵机模拟物理开关动作，结合Blinker平台和天猫精灵语音服务，实现了手机App远程控制与智能语音双模联动的灯具改造方案。其核心以低成本iFi模块驱动舵机精准控制传统开关，支持状态实时反馈与自定义交互界面，兼顾实用性与可扩展性。 个人博客链接：https://blog.csdn.net/m0_63692467/article/details/147074557?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=147074557&sharerefer=PC&sharesource=m0_63692467&sharefrom=from_link

基于电动车市场近距离无线控制的需求，通过蓝牙控制实现无接触控制。项目基于51单片机和小程序，即使用手机微信连接蓝牙ble 模块，从而实现控制单片机（电车）。小程序是实现在手机微信中，蓝牙BLE是安装在单片机(电车)上，从而实现无接触控制。

基于RK3588的红外小目标识别系统，其核心业务功能在于实现对“低慢小”飞行器等远距离、小像素目标的高精度实时检测与智能预警。系统通过接入多路RTSP视频流，利用RK3588强大的6.0TOPS NPU算力，结合专门针对小目标优化的深度学习算法，能够在复杂背景和昼夜条件下稳定识别像素面积小于32*32的物体。一旦检测到目标，系统立即启动动态预警，通过消息订阅机制向监控中心推送告警信息，并自动锁定与智能追踪目标。在追踪过程中，系统能有效应对目标短暂遮挡、相机抖动等干扰，保持跟踪的稳定性。最终，系统支持定制化输出，可根据需求将带有目标标记框、坐标信息的视频流，通过RTSP、UDP、SDI、CVBS等多种接口协议输出，或存储为H.264/H.265格式的视频文件，满足不同平台和反制系统的集成需求

在这个项目中，我们三人一组，主要实现的功能是利用Vivado软件操作平台在ZedBoard-zynq-7000c484开发板平台上实现卷积神经网络算法优化的目标。 通过上述优化，在相同硬件资源条件下，最终实现的运算速度比传统计算快183倍，比硬件优化方法快20%。这个项目获得了全国集成电路创新创业大赛二等奖。 我们的总体设计方法是这样的，首先在 C++平台上实现卷积核算法和反卷积算法，然后通过 vivado HLS 仿真进行总线带宽、pipeline、内部缓存、计算单元等方面硬件的优化，仿真波形和实际相符后，生成相应的 IP 核，vivado 导入 IP 核和 zynq7000 进行实物仿真，经过验证正确后烧入 fpga。图像从电脑端通过串口输入开发板，由于片内缓存不足以一次性存储1024个channel的150*150的图像，所以采用动态缓存的办法，Zynq 边对图像进行卷积处理，边从特征 cache 读取图像数据，一个 channel 处理完成后立即输出至 SDSDRAM（输出数据量较小），并空出相应的缓存资源供后续 channel的图像使用。我们将开发板的 8 个 LED 设置为输出结果，板上运行时，可通过 LED判断输出波形。

实现了机器人机械爪抓取和放置物体的demo。实现了物体的自动识别与机械臂的运动规划，实现了机器人的即时导航与定位功能。在仿真平台上实现了机械爪的抓取和放置，并实现了人机协同。最终的机器人既可独立完成抓取任务，也可以在人工辅助下完成抓取任务。

首先，利用MATLAB实现了传统的AOA室内定位方法。然后，利用Python及TensorFlow训练神经网络并利用神经网络预测AOA。神经网络的预测结果比传统AOA方式更加准确。最后，利用集成学习将传统AOA定位方式与神经网络融合，进一步提高了准确度。（提升了10cm左右）。