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原“程序聚合”
物联网 Windows应用 软件定制 案例
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程序聚合
软件案例
物联网
Windows应用
分类筛选
表格生成器
本质是 “窗体容器化 + 数据库驱动” 的业务管理原型 ,目标解决: 多业务流程的分步操作(通过窗体嵌入、切换实现)。 业务规则、数据的可视化管理(结合数据库与 DataGridView )。 桌面应用的交互体验(动态布局、多窗体协作 )。
物流仓储、物联网
C#
工业控制程序-电镀
权限控制:指纹识别。 采集参数:采集整流器、温控器、液位器、PH检测器、镭射机、电机、参数 远端设定设备参数 采集oee数据 生成生产数量,不良品,生产时间记录 自动列印标签:接受plc信号,自动列印标签 plc交互,长读取地址映射,小区块拼接大块,防止读取次数过多,交互时间变长 modbus rtu asii tcp
物联网、企业内部管理
.NET Core、LINQ、Xamar...
WVP平台部署搭建-WVP-GB28181平台
本项目基于GB28181国家标准协议,搭建视频监控流媒体服务平台,实现摄像头设备接入、视频实时播放、录像回放、云台控制等功能。平台支持海康、大华、宇视等主流品牌NVR和IPC设备接入,解决企业监控上云、手机远程查看、多校区/连锁店统一管理等场景需求。系统具备高并发、低延迟、稳定可靠的特点,单节点可承载500+路视频流。
工业互联网、物联网
Amazon ECS、Git、Nagio...
智能门店监控平台
系统面向无人零售场景,融合多路视频监控(支持海康威视、萤石云)、AI行为分析与远程人工客服。实时采集门店画面,智能识别异常滞留、漏扫等事件并告警;客服可通过音频对讲远程介入,为顾客提供即时帮助。同时支持门锁、灯光等硬件远程控制,实现“无人值守、有人服务”的运营模式,有效降本增效并强化风险防控。
零售/新消费、物联网
C#、WPF
全自动过磅
一、小程序预约(司机端) 面向外部货车司机、供应商或内部转运司机,通过微信小程序完成入场前的预约申请。 子功能 详细说明 实名认证 首次使用需手机号一键登录 + 身份证/驾驶证OCR识别,绑定车牌号。 预约表单 填写:物资名称(如钢材、沙石、废纸)、规格、预估重量、供货/收货单位、计划入场时间段(精确到30分钟)。 排队状态查询 实时显示当前预约队列序号、预计等待时间,支持地图导航至厂区。 预约码生成 审核通过后生成动态二维码(含预约单号、车牌、物资),用于道闸与地磅识别。 预约修改/取消 允许在未审核或入场前1小时修改预约信息或取消,避免占位。 历史记录 查看已完成及被驳回的预约记录,支持再次发起相同预约。 二、手机端审核(管理员端) 管理员通过专属微信小程序(或嵌入企业微信)对司机提交的预约进行远程审核,支持移动办公。 子功能 详细说明 待审列表 按申请时间倒序展示所有未处理的预约,显示车牌号、物资、预估重量、计划时间。 快速核验 点击预约单,查看司机证件、历史违规记录(如有)、黑名单标记。 审核操作 ① 通过:自动分配入场排队序号,发送微信模板消息通知司机; ② 驳回:填写驳回原因(如物资不符、重量超限),司机可修改后重提; ③ 待定:标记为暂缓,需补充资料。 统计看板 当日审核总数、通过率、预约高峰时段图表、待入场车辆数。 黑白名单管理 一键将违规车辆加入黑名单(禁止再次预约)或移除。 多厂区支持 若企业有多个地磅点,可切换厂区分别审核预约。 三、全自动过磅(无人值守称重) 车辆到达现场后,通过车牌识别、道闸联动、红外防作弊、视频抓拍等技术,实现自动称重、数据上传。 子功能 详细说明 车牌识别 入口高清摄像头抓拍车牌,与预约审核通过的车辆库比对,比对成功则道闸自动抬杆。 红绿灯指引 红绿灯+语音播报引导车辆上磅(红灯禁止上秤,绿灯允许)。 红外防作弊 地磅四周部署红外对射,检测车轮是否完全在磅板上;若压边或半上磅,系统暂停称重并报警。 自动称重 车辆停稳后,仪表数据稳定,系统自动记录毛重/皮重,并抓拍4张照片(车头、车尾、驾驶室、车厢)。 任务绑定 首次上磅为“毛重”流程,系统自动关联预约单号;卸货后第二次上磅为“皮重”流程,自动计算净重。 异常干预 管理人员可通过远程控制台(PC/手机)手动抬杆、重置称重、查看实时视频。 数据推送 称重完成后,实时生成电子磅单(含毛重、皮重、净重、时间、照片),自动推送到司机小程序和管理后台。 防重复过磅 同一车辆同一预约单号只允许一次毛重+一次皮重,完成后自动锁定,防止重复计费。 语音引导 整个过程由AI语音提示:“请上磅”、“请停稳”、“称重完成,请下磅”。
物联网、工业互联网
C#、AndroidX
智能仓储管理系统
项目介绍:为提升大型仓储场景下的资产安全性与作业效率,公司部署 RFID 物联网系统,实现对高价值物资的实时追踪与异常行为预警。作为核心开发成员,我负责报警联动与寻物亮灯两大关键功能模块的集成与落地。
物联网
Java、MyBatis
智能回收箱
该项目是一套部署于户外的智能回收终端系统,参照蜂巢柜式结构设计,主要面向易拉罐、塑料瓶等可回收垃圾提供有偿回收服务。用户通过扫码开箱投放可回收物,系统自动完成称重计量并按规则结算返现,实现"投放—称重—返现"的无感回收体验。平台功能覆盖多角色场景:面向普通用户提供设备互动投递与预约上门回收服务,解决大件或批量可回收物的便捷处理需求;运营端支持远程设备控制,可实时监控设备运行状态、远程开关仓门与下发广告内容;设备管理员则通过专属操作界面完成清箱维护、异常告警处理与补货巡检等日常管理,形成完整的智能回收运营闭环。
物联网、智慧数字孪生
C#、PHP、jQuery
平台跳跃
本项目为经典 2D 平台跳跃类休闲游戏,对标传统横版闯关玩法,面向全年龄段休闲玩家。游戏以横版场景、角色跳跃、地形闯关、道具收集、怪物对抗为核心玩法,依托 2D 像素 / 卡通美术风格打造趣味闯关世界。整体操作简单易懂、节奏轻松明快,主打碎片化娱乐、闯关挑战与休闲解压,覆盖单机闯关、关卡探索、道具收集、BOSS 对战等主流游玩场景。弥补同类游戏画面单调、玩法单一的不足,凭借丰富的关卡设计、多样道具与趣味敌人,打造沉浸式横版跳跃闯关体验,满足大众日常休闲、益智娱乐、趣味挑战的需求。
游戏/电竞、物联网
C#、C++
安防集成平台
安防集成平台开发(C#、WPF、C++,MFC,VS2019,BOOST,FFMPEG,LIVE555, MPEG4,H.264,GB28181,SQLSERVER2016,插件) 集成接入各厂家视频相关平台、设备、协议,提供统一对外接口SDK,给上层应用或第三方客户二次开发使用。 实现功能:实时视频播放、远程录像播放、本地文件播放、播放控制、PTZ操作、数字PTZ操作、图像显示调整、本地抓取图像、本地抓取录像、录像查询、录像下载、音视频原始码流、标准码流、解码后码流输出、报警、电视墙视频切换等。
音视频、物联网
C#、C++、Microsoft SQL...
智能音乐灯光与喷泉控制中间件
## 1.1 功能需求(含升级预留设计) ### 1.1.1 基础核心功能(当前场景适配) - **异构设备接入管理**:支持PLC、喷泉泵、灯光控制器、音响、工业传感器等接入,兼容Modbus/EtherCAT/CANopen/鸿蒙分布式软总线协议;提供统一HAL层,设备即插即用(接入延迟≤100ms),状态监控(故障告警延迟≤1ms)。 - **微秒级实时控制**:鸿蒙实时内核驱动优先级调度,核心指令端到端延迟≤50μs;音乐节拍识别(准确率≥98%,延迟<50ms)与设备动作精准绑定,多设备同步偏差<50ns。 - **场景化配置管理**:可视化拖拽编排场景模板,支持导入导出与实时预览;调试模式支持单步执行,参数调整生效延迟≤20ms。 - **数据融合处理**:采集传感器/音频/视频数据(最高1kHz频率),内置滤波、频谱分析等轻量算法,处理延迟≤10ms。 ### 1.1.2 升级预留功能(天地人协同适配) - **多光谱感知接入预留**:HAL层预留1550nm激光、红外热成像、激光雷达等多光谱设备驱动接口,支持未来插件化接入(适配周期≤3天);数据融合模块预留多光谱数据处理通道,支持与可见光/音频数据协同分析。 - **无人装备协同接口**:预留无人机等通信协议适配层(兼容MAVLink/UAVCAN),支持鸿蒙分布式软总线与无人装备直连;分布式协同模块预留“空-地”节点组网逻辑,可扩展至100+无人装备节点。 - **/应急场景适配点**:内置静默通信协议(1550nm激光通信)预留接口,支持未来集成国密SM4加密模块;数据存储模块支持应急场景下的离线缓存与灾后数据回溯,日志存储周期可扩展至1年。 - **集群协同能力预埋**:核心服务层预埋联邦学习算法框架接口,支持未来多节点数据协同训练;调度引擎预留“广域扫描-近距确认”两级控制逻辑,
物联网
Rust
mac/windows医疗摄像头软件-Surgicam
1.医疗行业的视频播放软件,支持高清摄像头,分辨率设置 2.支持mac和windows,多平台稳定兼容,技术栈丰富 3.支持回访 4.支持设置视频格式 5.支持录像,回放,支持 6.支持设置录像时长,录像文件大小分割 7.支持声音录制,音频录制,编码格式修改
医疗健康、物联网
C++
dtu数据接收软件
本项目核心以现场数据远程传输为主体业务,汇聚各现场点位仪表及设备的实时运行数据,通过通信链路统一上传至云端平台集中管理。系统可实现全域设备数据集中采集、多维度数据分析统计、历史数据归档查询,同时支持远程在线仪表参数配置与设备调试运维,有效提升现场管控效率与智能化管理水平。
物联网
C++、MySQL
摄像头遮挡检测/人群聚集算法(公开数据集验证 + 实地采集补充)
针对智慧城市和安防监控中的“摄像头被遮挡”这一实际问题,开发了一套基于图像分类的遮挡检测算法。首先使用OVIS、HDA等遮挡相关公开数据集进行模型预训练,随后与某物业公司合作,在3个真实小区监控点采集了2000张包含树叶、污渍、贴纸等不同类型遮挡的实地图片进行模型微调。最终模型能够区分“正常”、“部分遮挡”、“完全遮挡”三种状态,检测准确率达到94.2%。
物联网
C#、Python、PyTorch
基于flutter的跨平台SSH开发调试工具-DeckTerm
DeckTerm: 现代化的一站式远程管理终端 DeckTerm 是一款基于 Dart 与 Flutter 构建的现代化、跨平台远程管理客户端,专为开发者和系统管理员设计。它将强大的功能与基于 Tdesign 的优雅界面无缝融合,为您在 Windows 和 Android 平台上提供一致、高效的操作体验。 核心功能: SSH 终端: 功能完备的 SSH 客户端,提供稳定、安全的远程命令行访问。 SFTP 文件传输: 直观的远程文件浏览器,支持上传和下载。 VNC 远程桌面: 实现图形化远程控制,轻松管理桌面环境。 实时状态监控: 以仪表盘形式清晰展示远程设备的 CPU、内存等关键性能指标。 便捷的设备管理: 集中管理您的所有设备和会话,一键连接。 DeckTerm 同时支持浅色/深色主题切换与多语言,致力于成为您工具箱中最高效、最美观的远程利器
物联网、人工智能
C++、Dart
激光cam绘图软件
激光CAM绘图软件功能介绍 激光CAM绘图软件是一款面向激光切割、激光雕刻、激光打标等加工场景的专业绘图与工艺编程软件。软件集图形绘制、文件导入、路径编辑、工艺参数设置、排版套料、加工仿真和设备控制于一体,可帮助用户快速完成从设计图纸到激光加工的全过程,提高生产效率与加工精度。 一、图形绘制与编辑功能 软件内置常用绘图工具,支持用户直接绘制和编辑加工图形。 支持直线、矩形、圆形、椭圆、多边形、圆角矩形等基础图形绘制 支持文字输入、字体选择、文字转曲线等功能 支持节点编辑、曲线调整、轮廓修改 支持图形移动、旋转、缩放、镜像、阵列复制 支持图形组合、拆分、对齐、分布等排版操作 支持闭合检测、重复线删除、断点修复等图形优化功能 二、多格式文件导入与导出 软件兼容多种常用设计文件格式,方便与CAD、CorelDRAW、AI等设计软件配合使用。 支持DXF、DWG、PLT、AI、SVG、PDF等矢量文件导入 支持BMP、JPG、PNG等位图图像导入 支持CAD图纸比例识别与尺寸校正 支持图形分层导入,保留原文件颜色和图层信息 支持加工文件保存、导出及重复调用 三、激光加工工艺设置 软件可针对不同材料和加工需求设置详细的激光工艺参数。 支持切割、雕刻、打标、划线等多种加工模式 可设置激光功率、加工速度、频率、脉冲宽度等参数 支持不同图层设置不同加工参数 支持穿孔、延时、补偿、引入线、引出线设置 支持内外轮廓切割顺序控制 支持共边切割、桥接、微连等工艺功能 支持材料工艺参数库,方便快速调用常用参数 四、自动排版与套料功能 软件提供高效的排版套料工具,适用于批量加工和板材利用率优化。 支持手动排版和自动排版 支持多个零件批量导入与自动布局 支持矩形阵列、圆形阵列、间距设置 支持板材尺寸设置与边距控制 支持共边排版,减少切割路径和材料浪费 支持余料利用,提高板材利用率 五、路径规划与加工顺序优化 软件可自动生成合理的激光加工路径,减少空走时间,提高加工效率。 自动识别内轮廓、外轮廓 支持先内后外、先小后大等切割顺序设置 支持路径方向调整,顺时针/逆时针切换 支持最近路径优化,减少加工空程 支持分层加工顺序管理 支持断点续切与指定位置开始加工 六、加工仿真与预览 在正式加工前,用户可通过仿真功能检查加工路径和工艺设置,降低出错风险。 支持加工轨迹动态模拟 支持加工顺序预览 支持空走路径与切割路径区分显示 支持加工时间预估 支持图形尺寸、位置、边界检查 支持越界报警,避免加工超出设备幅面 七、设备控制与通讯 软件可与激光切割机、雕刻机、打标机等设备进行连接,实现图形传输和加工控制。 支持USB、网口、串口等通讯方式 支持文件下载到控制卡或设备系统 支持在线加工和离线加工 支持设备回零、定位、点动控制 支持激光测试、红光预览、边框预览 支持暂停、继续、停止、断点恢复等加工控制
物联网、工业互联网
C++、Python、CMake、GCC
运维工具
# ICC运维管理工具业务与功能介绍 ## 业务背景 该工具主要面向需要管理大量摄像头资源的运维场景,解决了传统手动管理摄像头通道绑定的繁琐问题,通过自动化处理提高工作效率,确保摄像头资源的有效管理和利用。 ## 核心功能 ### 1. 多模式操作 - 单个模式(填写表单) :手动输入单个摄像头的变电站、访问地址、账号密码等信息,适合少量摄像头的管理 - 多个模式(上传Excel) :通过Excel批量导入多个摄像头信息,支持大规模摄像头的批量处理 - 同步通道模式 :专门用于通道同步操作 ### 2. 通道绑定管理 - 与ICC服务器交互,获取摄像头通道绑定列表 - 支持自动绑定功能,简化操作流程 - 实时反馈绑定结果,确保操作成功率 ### 3. 数据处理与导出 - 支持Excel文件的导入导出 - 批量处理摄像头信息,提高工作效率 - 结果数据可导出为Excel,方便后续分析和存档 ### 4. 用户体验优化 - 实时进度条显示,直观了解处理状态 - 结果列表分页展示,支持每页显示数量调整 - 悬浮提示功能,鼠标悬停查看详细信息 - 一键打开生成的文件,方便快速查看 ### 5. 系统稳定性 - 全局异常捕获机制,确保程序稳定运行 - 多线程处理后台任务,避免界面卡顿 - 详细的日志记录,便于问题排查 ## 技术实现 - GUI框架 :使用Tkinter构建直观的用户界面 - 数据处理 :利用pandas库处理Excel文件 - 并发处理 :采用多线程和线程池提高处理效率 - 服务器交互 :通过ICCServerUtils与服务器进行通信 - 异常处理 :实现全局异常捕获,增强系统稳定性 ## 应用场景 - 摄像头资源初始化 :新部署摄像头时的通道绑定 - 摄像头资源盘点 :定期检查和更新摄像头通道信息 - 批量运维操作 :大规模摄像头的统一管理和配置 - 通道信息同步 :确保摄像头通道信息与服务器保持一致
物联网
Python
工业数据采集
windows平台软件,主要用于工业设备PLC数据采集,系统框图展示,系统数据采集和显示,系统告警实时提醒, 提供系统操作控制界面,快速的操作系统的功能;系统数据实时显示和保存,历史数据的显示和图表绘制。
工业互联网、物联网
C++、Windows Forms
化工园区安全检测平台
立项背景 国家安全生产监管要求升级,《化工园区安全风险智能化管控平台建设指南》强制要求 2025 年底前完成平台建设 化工园区具有易燃易爆、有毒有害、连续生产的特点,传统人工巡检存在盲区多、效率低、响应慢等问题 核心功能模块详解 园区一张图总览模块 二维 / 三维 GIS 地图展示园区全貌,标注所有企业、重大危险源、监测点、应急资源 实时展示各类监测数据、告警信息、人员位置、车辆轨迹 风险热力图:直观展示园区不同区域的安全风险等级 一键跳转:点击地图元素可查看详细信息和历史数据 物联网感知监测模块 重大危险源监测:储罐液位、压力、温度、阀门状态实时监测 有毒有害气体监测:硫化氢、氨气、氯气、VOCs 等气体浓度实时监测 环境监测:风速、风向、温度、湿度、降雨量等气象数据监测 消防设施监测:消防栓压力、灭火器状态、消防水泵运行状态监测 分级告警:支持多级阈值设置,告警信息通过短信、APP、声光报警器多渠道推送 视频智能分析模块 安全隐患识别:自动识别明火、烟雾、泄漏、设备异常运行 人员违规识别:未戴安全帽、未穿防护服、进入禁入区域、吸烟、玩手机 车辆违规识别:超速、逆行、违规停车、未安装防火罩 周界入侵检测:自动识别翻越围墙、非法闯入等行为 视频联动:告警时自动弹出对应摄像头的实时画面,并录像存档 隐患排查治理模块 隐患上报:支持 APP 拍照上报、AI 自动上报、人工录入 任务流转:自动分配整改责任人,设置整改期限,跟踪整改进度 复查验收:整改完成后提交复查,验收通过后闭环归档 统计分析:按隐患等级、类型、企业、整改情况进行多维度统计 应急指挥调度模块 应急预案管理:数字化存储各类应急预案,支持一键启动 应急资源管理:统一管理应急物资、救援队伍、专家库 指挥调度:实时视频通话、人员定位、车辆调度、指令下发 模拟演练:定期组织线上应急演练,提升应急处置能力 事后复盘:记录应急处置全过程,生成复盘报告
物联网、企业服务(saas)
Java、Python、Spring B...
天工IDE
天工IDE是面向“道语言(Dao Language)”的桌面开发工具原型,提供从工程管理到编辑、构建、运行的闭环体验,降低写道语言项目的门槛。 项目包含:工程管理(打开项目目录、项目树展示、监听目录变更、新建/重命名/删除文件与目录、在项目根目录一键生成类模板与入口模板);编辑器能力(Monaco 编辑器接入、道语言语法高亮、基于编译器 meta 动态注册关键字/类型/保留字、撤销重做/剪切复制粘贴/查找替换、自动保存开关、全项目查找与替换);构建与运行(调用 tgc build/run/native,推导 .dao/.exe 产物路径,提供编译/运行双控制台输出,运行过程支持输入与停止;支持对 .dao 产物执行 tgc dump 以文本方式查看结构化内容)。整体流程为:打开项目→编辑源码→一键编译生成 .dao→运行或打包生成 .exe→在控制台查看输出并进行交互。
物联网、工业互联网
Electron、React
天工编译器(道语言编译器)
天工编译器(道语言编译器)是面向中文编程场景的通用语言工具链,目标是让开发者以中文完成从编码、构建到运行的完整流程。项目以“中文核心表达”为设计原则,关键字、类型名和标准库 API 统一中文命名,降低理解门槛并提升表达一致性。 当前版本已支持类中心语法、包与导入、控制流、基础数据类型,以及控制台 I/O、类型转换、文本处理、整数数学、文件与路径等标准库能力。工具链已打通 build / run / native / inspect / dump / meta 主链路,可完成 .tg 源码编译、.dao 产物打包与运行,并支持生成 Win64 原生可执行文件,满足最小控制台应用与规则类程序的稳定开发需求。
物联网、工业互联网
C++
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