业务和功能介绍
本项目旨在解决大型停车场中用户“找车难”的问题，设计并开发了一套集车位检测、车牌识别与路径导航于一体的“停车场反向寻车系统”。立项背景源于中国机动车保有量持续增长（2023年超4.35亿辆）而停车场管理效率低下、用户体验不佳的现实痛点。系统具备三大核心功能模块：一是基于HC-SR04超声波传感器的车位车辆检测模块，实时感知车位占用状态；二是采用边缘与形态学融合算法的车牌识别模块，通过监控摄像头实现多车牌、多类型（燃油/新能源）车牌的自动识别；三是基于路径规划算法的导航与用户交互模块，为用户提供从当前位置到停车点的动态导航路线。用户可通过PC端或微信小程序输入车牌或车位号查询车辆信息，系统即时显示停车位置、时间并规划最优寻车路径，支持扫码重新定位，显著提升寻车效率与停车体验。
项目实现
系统采用分层模块化架构：硬件层以STM32为主控，搭配超声波传感器与Zigbee模块实现车位状态采集与组网通信；图像处理层基于OV7670传感器与形态学算法完成车牌定位与识别；应用层则开发了PC端与微信小程序双端交互界面。车牌识别模块的研发与测试，通过融合边缘检测与间隔符击中/击不中算法，实现了在多场景下的稳定识别。经反复测试，该模块在复杂光照与角度下仍保持92%以上的识别准确率，平均识别时间控制在3秒以内。在实际开发中，我遇到的主要难点包括倾斜车位造成的图像形变与光照不均导致的字符误识别。通过引入多帧图像融合技术与形态学滤波优化，有效提升了车牌区域的提取鲁棒性，解决了大多数复杂场景下的识别问题。
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Go+FFmpeg 抖音财经股票指标视频自动化生成系统
一、项目简介
本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。
2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。
技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。
二、业务功能
批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。
数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。
短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。
全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。
智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。
三、技术栈
Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
量化工作平台
1、项目是面向股票、ETF、指数和期货的本地量化数据与策略研究平台，覆盖数据维护、因子研究、策略回测及研究成果管理等环节。
2、支持从 Tushare 和期货 Tick 文件获取数据，完成增量更新、复权处理、标准化存储、失败重试以及数据完整性和质量检查。
3、内置 Basic、Alpha158、Alpha101 等因子体系，支持因子计算、覆盖率检查、IC/RankIC 分析、分组收益分析、稳定性评估和因子选股。
4、提供股票池筛选、组合回测、调仓、交易成本、涨跌停及 ST 等交易约束，并输出净值、交易、持仓、诊断和基准对比结果。
5、支持策略回测、跟踪。
6、提供本地可视化工作台，可查看数据状态、因子、策略、组合和研究产物，并通过 Watchlist 和生命周期机制管理候选策略及复盘记录。
报表中台
本模块提供多维度报表数据展示及多格式导出功能，支持将业务数据一键导出为 Excel、CSV 及 PDF 格式。系统内置高性能生成引擎，保障大数据量导出时的稳定与高效，满足用户离线分析、数据归档及财务对账等多样化业务需求。
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