业务和功能介绍
智能摄像头配合手机App，AI能力全面升级：精准识别人形、宠物与异动，实时推送告警；支持智能追踪、声音侦测，异常事件自动录制并生成精彩摘要。云端智能检索让关键画面秒级定位，全天候守护居家安全，便捷又安心。
项目实现
本项目整体架构采用MVVM模式，界面与业务逻辑分离，便于维护和单元测试。后续将逐步向MVI（Model-View-Intent）模式优化，以更单向的数据流和可预测的状态管理提升代码健壮性。UI层部分功能已使用Jetpack Compose进行混合开发，利用声明式UI提高开发效率和界面复用性。
为降低模块间耦合，项目严格遵循模块化开发原则，按功能拆分为基础库、业务库、通用组件等多个Gradle模块。模块间通信依赖TheRouter作为路由框架，支持页面跳转、服务调用及跨模块依赖解耦，并提供编译期路由表生成，保证性能和稳定性。
依赖注入方面采用Koin，轻量且易于集成，在模块化环境下通过定义独立模块统一管理ViewModel、Repository及网络服务等实例，确保各模块间依赖清晰、可测试性高。整体架构兼顾当前开发效率与未来演进方向，为项目长期迭代打下坚实基础。
为降低模块间耦合，项目严格遵循模块化开发原则，按功能拆分为基础库、业务库、通用组件等多个Gradle模块。模块间通信依赖TheRouter作为路由框架，支持页面跳转、服务调用及跨模块依赖解耦，并提供编译期路由表生成，保证性能和稳定性。
依赖注入方面采用Koin，轻量且易于集成，在模块化环境下通过定义独立模块统一管理ViewModel、Repository及网络服务等实例，确保各模块间依赖清晰、可测试性高。整体架构兼顾当前开发效率与未来演进方向，为项目长期迭代打下坚实基础。
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深度学习系列项目
业务一： 实现对人的身份、姿态、行为及意图的精准、实时理解，为上层应用提供可靠的结构化数据。
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高精度人脸/人体姿态追踪： 基于深度学习模型，在复杂光照和遮挡条件下，实现亚像素级的人脸关键点检测与2D/3D全身骨骼关键点追踪。功能包括头部姿态估计（Pitch/Yaw/Roll）、肢体动作捕捉、手势识别等。
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以人为中心的活动识别： 融合时空上下文信息，利用卷积神经网络或Transformer架构，对视频流中的人体行为进行细粒度分类与预测。可识别从简单动作到复杂交互等多种活动，服务于智慧医疗、工业安全与智能家居。
业务二： 应用最前沿的3D重建与渲染技术，降低高质量3D内容创作门槛，赋能元宇宙、数字人、电商等新兴领域。
关键技术与功能：
3D高斯泼溅 ： 相较于传统的NeRF（神经辐射场），3D高斯泼溅通过数百万个可学习的3D高斯椭球体来表现场景，实现了无需训练即可实时渲染（>90 FPS）的突破，构建照片级真实感的虚拟数字人、商品3D展示及沉浸式AR/VR环境，显著提升了建模效率与交互体验。
基于Qt的Modbus Slave通信-TCP/IP，UDP通信
基于Qt下开发⼀个Modbus Slave的通信
界面展示：操作界面展示
通信功能：串口通信和TCP通信
信息展示：从机站与主站通信后，信息展示界面
日志展示：从机站与主机站发收帧显示
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从站配置保存和读取模块：从机配置保存和按保存的配置信息创建
基于 RPA 与大模型的微信智能伴聊机器人
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抖音直播弹幕实时采集（WebSocket + Protobuf + X-Bogus签名）
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