周瑞的案例列表

生活垃圾智能分类装置，该装置能够实现生活垃圾的自动化分类，提高垃圾分类效率，减少人工干预。我负责营造现实环境对其进行数据集采集标注和图像处理部署Linux设备运行环境，采用YOLOv5模型进行视觉快速识别任务进行坐标转换，将图像坐标转成显示坐标，并控制机械爪实现抓取使用PyQt5进行UI界面开发，实时观察识别情况与运行结果...

智能巡线摩托车

人工智能-智能硬件周瑞

智能巡线摩托车能够实现对跑道的智能识别，并在复杂路况下（如环岛、十字路口等）保持稳定行驶。在智能巡线摩托车项目中，我主要负责使用TC264单片机进行视觉处理和机身控制。具体工作内容包括：视觉处理：图像采集与预处理：通过摄像头实时采集道路图像，并对图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作。大津法阈值分割：采用优化后的大津法（Otsu's Method）对图像进行二值化处理，以区分道路与非道路区域。扫线算法：通过扫线算法检测道路边缘和中心线，确保摩托车能够准确识别跑道。复杂路况识别：对环岛、十字路口等复杂路况进行识别。例如，通过检测拐点和边线斜率来判断是否进入环岛或十字...

仓储管理系统

人工智能-其他周瑞

我们开发了一套仓储管理系统，具备多项功能。它可以实时监控仓库和超市的运营情况，并且在出现异常时提供报警功能们还能统计各个时间段的人流量，为后续的销售策略做准备。通过大数据分析，可以结合上个月的销售数据、节日、天气以及新闻热点，自动生成适合的营销策略。此外，系统还能为促销的食品自动生成海报，特别是根据季节和节气，打造符合当时需求的促销内容，帮助超市更好地吸引顾客，提升销售业绩我主要负责智能海报的生成，利用coze工作流，结合季节和天气生成促销海报...

跑得快算法

文化娱乐-游戏周瑞

牌型识别使用YOLOv5深度学习模型对牌型进行识别。通过摄像头或图像输入，系统能够快速检测并识别出牌的花色和数字。YOLOv5模型能够实现端到端的快速预测，输入图像后，模型会输出牌的位置、类别和置信度。例如，系统可以实时识别出一副牌中的“红桃A”或“黑桃K”，并将其位置和类别信息传递给后续的出牌算法。出牌策略算法在识别牌型后，系统利用蒙特卡洛算法和广度优先搜索（BFS）来制定出牌策略。蒙特卡洛算法通过随机模拟多种出牌情况，评估每种情况的胜率，从而选择最优的出牌方案。同时，广度优先搜索用于在可能的出牌路径中寻找最短路径或最优解，确保在复杂的牌局中快速找到合理的出牌顺序。虚拟鼠标点...

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