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本项目为智能小区自动驾驶环境感知与规划系统。项目的核心技术点在于快速高精度视觉感知系统的构建。本系统可以实时精确检测智能小车位置和角度，并判断障碍物范围。我们精简和调优的模型检测精度可达98%(mAP)，角度误差在1度以内。
本项目为智能停车场监控系统。硬件由网络摄像头和AI边缘计算设备组成，可以实现对车位的占有状态监测、车牌号识别，可以监测区域内冒烟起火等安全事件。由我们提出的轻量化部署方案可以在低廉的成本上实现高达20路视频的实时分析监测。
本项目为烟火监控预警系统，使用NVIDIA-Jetson NX边缘计算设备作为部署平台，完成火焰和烟雾的快速检测与报警，支持多路视频并行处理，报警通知，录像数据存储与回放等功能。
本项目为北京市建筑设计研究院的分析系统。包括首页展示模块、项目申报模块、一体化工具模块、绿色材料与技术模块、后台管理模块。
本项目为深度学习编译系统。面向异构混合计算平台，重点适配不同型号CPU、GPU计算节点的服务器集群系统（预留FPGA加速器调用接口、AI芯片调用接口），能够实现深度神经网络、人工智能算法、机器学习算法，及各种混合变种算法等的计算加速。
本项目为路面缺陷检测系统。在图像中检测出沥青铺设缺陷的种类位置和大小，并生成路面检测报告。项目的难点在于在具有复杂纹理的背景中检测出不够明显的缺陷。