OpenHUD
HUD
AI视觉
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🧩 软硬件结合
已发布
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 | 基于Python的计算机视觉处理 + HTML前端UI |
|---|---|
| 视觉模型 | Google Vision API, 预训练TensorFlow模型等 |
| 交互方式 | 手势识别（手指点击）、语音命令 |
| 通信协议 | WebSocket（用于将检测事件发送到HUD） |
| 前端UI | HTML (位于 `/overlays` 目录，计划迁移至Tauri) |
| 核心脚本 | `vision/vision.py` (目标检测), `vision/bridge.py` (WebSocket服务器) |
| 硬件平台 | OpenHUDware.self (头戴设备), OpenHUDware.carhttps://raw.githubusercontent.com/Nic-Gould/HUD/main/vision/README.md)无人机) |
项目资源
搜索资源
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 |
能力画像
⚪ 记忆与知识检索: 2/5
🔵 逻辑推演: 4/5
⚪ 表达与交流: 2/5
⚪ 感知与观察: 4/5
⚪ 数理与计算: 4/5
⚪ 动手与操作: 5/5
⚪ 狂热与坚持: 5/5
⚪ 创造与创新: 5/5
项目图库
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。