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使用BYOM Freeform构建一个视觉处理管道，用于检测人物
计算机视觉任务的细节层次逐渐递进。图像分类为整个画面赋予一个标签;目标检测在每个物体周围绘制边界框;实例分割则更进一步，逐像素地勾勒出每个物体的轮廓，为每个实例生成独立的掩码。这种更高的精确度使我们能够清晰地将一个人从场景中分离出来，追踪传送带上不规则形状的部件，或测量物体的真实形状，而不仅仅是其周围的矩形区域。
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构建一个实时AI系统，通过检测不良姿势并提供纠正反馈，监测工人的姿势，预防工伤
人体工学哨兵的灵感源于对一场无声流行病的观察。我们注意到，从流水线上的熟练工人到办公室的职员，许多人并非因突发事故而患上慢性疼痛，而是由于每天成千上万次微小且未被纠正的动作持续累积所致。
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设计一款自主式自动驾驶遥控汽车
在我们 ELEC 424 期末项目中，我们编写程序让一辆 RC 车能够自主行驶。整个设计很简单，它使用了一台 Raspberry Pi 5、一个 USB 摄像头以及一个小型轮式编码器，以跟随位于莱斯大学 PCF3 地面的蓝色胶带轨道行驶，途中会在两个红色方块处停下，并能知道何时到达终点。
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如何使用 OpenClaw 可最大程度提升 Raspberry Pi 5 的性能
Raspberry Pi 5 是一款功能强大的单板计算机，但要运行复杂的 OpenClaw 人工智能代理程序则会将其性能发挥到极致。当你要求人工智能分解任务、通过空间数据进行推理，并同时控制一个 6 自由度的机械臂时，你并非只是在运行一个脚本——你实际上是在管理一个庞大的数据传输管道。
