数字孪生核心技术揭秘（一）：渲染引擎
从2017年“数字孪生城市”概念走红开始，全国各地“数字孪生城市”如雨后春笋般涌现，迅速推动了整个行业快速发展。与此同时，整个“数字孪生城市”产业链路上的技术瓶颈开始显现，尤其是数字孪生城市构建的核心环节之一的三维渲染引擎已经成为制约数字孪生城市项目正真实战落地的核心痛点。
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天，准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境，而基于深度学习的目标检测算法，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列，因其检测速度快、精度高、可部署性强等特点，在交通场景识别中占据了重要地位。
智慧交通大数据分析
智慧交通大数据分析通过多源数据采集、实时计算与智能算法，实现交通态势感知、拥堵预测、信号优化及应急响应，提升通行效率与出行体验。结合实战案例，展现其在缓解拥堵、提高管理效能方面的显著成效，推动城市交通智能化发展。（238字）
基于 STM32 的车牌识别系统【开源免费下载】
基于 STM32 的车牌识别系统以其低成本、低功耗、可嵌入式部署等优势，在物联网和智慧交通领域具有广泛应用价值。本项目介绍了从硬件选型、系统架构、图像算法到通信模块的完整实现路径，可作为实际工程搭建的参考模板。
如果你正在进行嵌入式 AI 或图像识别类项目，STM32 车牌识别方案是一个非常好的入门方向，同时也是嵌入式系统结合 AI 的典型实践案例。
