· 圖形類型：通過手機攝像頭拍攝的多張不同角度足部圖片，生成高精度的足部 3D 模型。 （一）圖像采集 用戶打開手機 APP 后，進入專屬的足部圖像采集界面。系統(tǒng)將提供清晰的拍攝指引，用戶需按照要求拍攝 7 個特定角度的足部圖片，具體如下： 1.?足部正面：從正前方拍攝，完整呈現(xiàn)腳趾到腳踝的正面形態(tài)。 2.?足部內(nèi)側(cè)：沿足部內(nèi)側(cè)縱向拍攝，突出足弓內(nèi)側(cè)輪廓。 3.?足部外側(cè)：沿足部外側(cè)縱向拍攝，展現(xiàn)足部外側(cè)線條。 4.?后跟：從正后方拍攝，清晰記錄腳后跟的形狀與尺寸。 5.?腳底正面：從腳底正下方拍攝，覆蓋腳掌前部區(qū)域。 6.?腳底外側(cè)面：從腳底外側(cè)斜下方拍攝，捕捉腳底外側(cè)形態(tài)。 7.?腳底內(nèi)側(cè)面：從腳底內(nèi)側(cè)斜下方拍攝，呈現(xiàn)腳底內(nèi)側(cè)特征。 · 文件格式：用戶將拍攝好的足部圖片上傳至服務(wù)端，服務(wù)端運用自定義算法對圖片進行精準(zhǔn)計算與拼接處理。生成的 3D 文件格式為.stl、stp、igs、obj 中的一種（具體格式需結(jié)合移動端渲染適配性及足部產(chǎn)品定制服務(wù)需求進一步確認），且 3D 模型精度誤差在 1mm 內(nèi)，以保障模型的準(zhǔn)確性和可靠性。 · 其他要求：本需求僅需算法這一步, 前端或者APP定制不需要. · 設(shè)計需求：要求: 傳入圖片 / 進行算法分析 / 返回合格的3D圖形.

要求使用onnxruntime, 實現(xiàn)單張圖片文字識別速度在30毫秒以內(nèi), 可以批量處理圖片, 使用fastApi,uvicorn部署 已有環(huán)境: ubantu22.04, CUDA 12.8, miniconda

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YOLO8系統(tǒng)的熟練使用，并對其做稍微的調(diào)整，使其符合我們的業(yè)務(wù)場景使用。 1，是山火判斷，根據(jù)圖片或者視頻進行判斷 2，圖片的歸納，根據(jù)圖片判斷出對應(yīng)的拍照的設(shè)備是否有損壞。 以上的兩個主要使用場景。 搭建部署完成后，提供對應(yīng)的操作文檔或者視頻。 評估一個時間和開發(fā)費用。 這個開源是Python的，需要熟練使用python。

針對人員操作行為圖像識別+行為識別定制化算法開發(fā)。

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基于Gold-YOLO的高效目標(biāo)檢測系統(tǒng)原理與實現(xiàn) 參考：https://mp.weixin.qq.com/s/xM02r8xzv71NfHn7MQnGxA

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開發(fā)內(nèi)容：基于10個深度相機攝像頭（比如Kinect），對人物全身進行掃描拍攝。基于拍攝的內(nèi)容，進行3D建模，最終形成一段5-10秒的體積視頻，并且可以在移動端進行體積視頻渲染。

根據(jù)運動視頻，自動跟蹤，分析出數(shù)據(jù)和集錦 多目標(biāo)追蹤；機器視覺；圖像處理；opencv；

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yolo指定目標(biāo)識別，Android端部署

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計算機圖形自動驗證 需要自己跑圖形

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1?軟件現(xiàn)在有comfyui-python插件開源版本和c語言閉源免費版 2?python開源版速度太慢 3需求：comfyui-python插件開源版；或者按python版邏輯重寫c語言版本也行。因為要調(diào)用這個軟件的api，c語言版本是閉源的沒法調(diào)用，comfyui-python插件開源版又太慢 4?python開源版?https://github.com/FuouM/ComfyUI-EbSynth ???c++版?ebsynth.com 5 c語言版是多線程，30幾個線程并行處理，python版是單線程一個一個處理,這是慢的原因

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該項目的目標(biāo)是通過算法或者工具生成模擬血流視頻，具體需求如下： （1）參考我們提供的實際采集的血流視頻，運用算法或者工具來模擬血流 （2）實際血流的速度用紅細胞運動表征，模擬血流的速度用微粒運動表征，即用微粒模擬紅細胞 （3）通過可配置參數(shù)，實現(xiàn)不同血流速度的控制 （4）具體情況可私聊