Computer Vision Driven AR overlays. Open source hardware designs for target applications.

HUD

AI视觉 ⭐⭐⭐☆☆ (3/5) 🧩 软硬件结合 已发布
Nic-Gould 9 Stars 未知 BOM 完整度: /5 教程完整度: /5

项目简介

计算机视觉驱动的AR叠加,开源硬件设计用于目标应用。


计算机视觉驱动的AR叠加层。针对目标应用的开源硬件设计。

项目特点

**多场景应用**:针对生活、驾驶、飞行等不同场景提供定制化的AR叠加功能。
**计算机视觉驱动**:利用多种ML和CV API进行物体识别、人脸识别、情感分析等。
**智能交互**:支持手势控制(如用手指点击)和语音命令,与HUD中的元素进行交互。
**个性化学习**:通过机器学习,系统能学习用户偏好,预缓存更相关的信息。
**开源硬件**:提供配套的开源硬件设计,包括头戴式设备(Goggles)、自动驾驶汽车(Car)和无人机(Drone)。
**模块化设计**:由多个独立的widget组成,可自定义仪表盘布局。

技术规格

核心架构
视觉模型
交互方式
通信协议
前端UI
核心脚本
硬件平台

项目资源

物料清单 (BOM)

物料名称 数量 参考价格 备注
高性能计算机/开发板 (如NVIDIA Jetson) 1 运行CV模型和HUD软件
FPV摄像头 1 用于实时视频采集
FPV眼镜/头戴显示器 1 用于显示AR叠加画面
环境传感器 (温度、湿度等) 1套 用于环境数据采集
指向性麦克风 1 用于音频增强和语音识别
电池、连接线、外壳等 1套 根据具体硬件平台而定

所需工具

工具用途是否必需
3D打印机 打印头戴设备、车载设备外壳 ✅ 是
焊台 焊接电子元件和传感器模块 ✅ 是
螺丝刀套件 组装硬件 ✅ 是
热风枪 处理热缩管等 ▢ 推荐

能力画像

记忆与知识检索
逻辑推演
表达与交流
感知与观察
数理与计算
动手与操作
狂热与坚持
创造与创新

所需技能

🔧 **动手能力**:需要较强的动手能力来组装和调试头戴设备、车载设备或无人机等硬件平台。 💻 **编程能力**:需要Python编程经验,用于配置和修改计算机视觉模型、WebSocket通信以及HUD UI。 ⚡ **电子电路**:需要基础的电子电路知识,用于连接传感器、摄像头、显示屏等硬件模块。

适用场景

**日常生活辅助**:在行走或日常活动中,通过AR眼镜获取人脸识别、情感分析、物体信息等增强信息。
**驾驶辅助**:在驾驶(尤其是自动驾驶)时,将传感器数据、导航信息、地标信息等叠加到前挡风玻璃或FPV眼镜上,提升环境感知能力。
**飞行体验**:在FPV无人机飞行中,将飞行数据、电池信息、图传信号等关键信息叠加到视频画面上,提升飞行体验和安全性。
**研究与开发**:作为AR、计算机视觉、人机交互等领域的开源研究平台,用于验证新算法和新交互方式。