深圳机场

2026-08-22 19:53:04
行业:物联网
载体:网站
技术:Java、Vue、Docker Compose、Nginx

业务和功能介绍

系统包含六大核心模块:设备接入网关(支持Modbus/BACnet/HTTP多协议适配)、实时监控看板(WebSocket推送毫秒级状态)、三维数字孪生可视化(Three.js渲染Blender精模)、智能告警引擎(Redis缓存+规则阈值触发)、能耗分析报表(时序数据聚合统计)、权限与审计管理(RBAC模型)。主要功能实现机场全域设备在线监测、异常自动定位、历史数据回溯、节能策略下发及应急指挥联动,支持PC端Web访问与移动端响应式交互,提供从数据采集到决策闭环的全链路能力,确保关键设施7×24小时稳定运行。

项目实现

我独立负责全栈开发、部署与运维。后端采用Spring Boot微服务架构,前端Vue3组合式API,数据库MariaDB持久化+Redis高速缓存;通过自研协议适配器集成Modbus TCP、BACnet IP、HTTP REST及Socket.IO实时通信;三维场景使用Blender建模导出GLTF,Three.js加载渲染并绑定设备状态驱动动画;部署基于Rocky Linux + Docker Compose容器化编排,实现一键启停与资源隔离。难点在于多协议并发解析性能优化与三维模型轻量化加载,通过连接池复用、LOD分级渲染及CDN静态资源加速解决,保障千级设备秒级响应与流畅可视化体验。

示例图片视频


星界软件
3天前活跃
方向: 物联网-物联网、
交付率:100.00%
相似推荐
AI知识图谱智教平台
平台包含新形态教材、线上与线下课程、章节知识点、教学资源库、知识图谱、学习路径、AI 问答、随堂测验、考试阅卷、学习任务、学情管理和数据看板等模块。教师可以建设教材与课程、上传多媒体资源、配置学习任务和试卷,并按班级或学员查看学习进度与测验结果;学员可以沿推荐路径学习课程、完成练习考试并获得基于课程知识库的智能答疑。平台还提供多角色权限、资源分类、证书、讨论热点及统计分析能力,形成从内容建设、教学实施到效果评估的完整闭环。
VolunteerHub 校园志愿服务管理平台-管理平台
这是一个面向高校志愿服务场景的管理平台,包含学生端、管理端和后端服务。学生端支持活动浏览、分类筛选、报名/取消报名、签到、个人工时统计和志愿轨迹查看;管理端支持教师和管理员进行活动创建发布、报名审批、工时发放、组织与分类维护、用户管理以及数据看板分析。平台通过统一登录鉴权和角色权限控制,保障不同角色只能访问对应功能,形成从活动发布、学生报名到工时确认的完整业务闭环。
职业技能竞赛AI备考试题库与3D考点可视化平台-职业技能竞赛备考平台
1、立项背景和目标:备考“金砖国家职业技能大赛”人工智能应用赛项(BRICS-FS-56),技术规程涵盖智能图像处理、工业质检、智能客服舆情、低空创新应用 4 大模块共 35 个考点,市面上缺少针对该赛项的系统化刷题工具。本项目目标是打造一个零依赖、双击即开的本地化备考平台,将大纲考点、四维知识解析、仿真试题训练与 3D 知识图谱有机结合,帮助选手建立“点—线—面”的完整知识体系。 2、软件功能和核心模块:采用“题库 + 星球”双栏目架构。①备考仿真题库:左侧按 4 模块 35 考点树形导航,每个考点提供“概念认知—重点提炼—易错警示—学习建议”四段式速览卡片,并配套三类仿真题型:理论选择题(点击即时判定对错并展示解析)、实操任务题(分步操作指引+量化评分要点)、代码填空题(在深色代码块内逐空作答、逐空自动判分红绿标记,可一键展开完整参考答案)。②考点星球可视化:以 3D 星系呈现“核心赛项—4 大模块—35 个考点”三级辐射结构。 3、业务流程:进入题库→选择考点→阅读四段速览→依次完成三种题型→获得即时判分与解析→切换至考点星球→拖拽/缩放漫游知识全景→点击任一星球弹出教师解析面板,实现宏观体系与微观考点的双向联动复习。
启码未来网站
1. 首页(轮播banner) 核心宣传4大业务:线下精品课程培训、线上闯关练习平台、机构扩课合作、教师师资培训;展示Scratch/Python/Java/C++全套少儿编程课程体系 。 2. 课程体系页面 分级课程介绍:图形化Scratch、Python、HTML5、Java、C++信奥;面向培训机构、中小学学校输出整套课件资源包。 3. 产品平台页面 介绍自研小程序SaaS系统:学生线上刷题闯关、作品上传;老师班级管理;家长查看学情;机构后台数据报表。官网只做介绍,不提供在线使用入口,跳转小程序体验。 4. 加盟合作页面 机构加盟、学校合作板块;在线表单,客户填写姓名、电话、机构信息提交,收集加盟线索。 5. 案例&师资页面 合作校区案例、教学团队介绍。 6. 关于我们+联系我们 公司主体、联系方式、地址,页脚备案信息。
基于YOLOv8的课堂行为检测与管理系统
本项目设计并实现了一套基于YOLOv8的课堂行为检测与管理系统,主要针对传统课堂中教师难以持续、客观地掌握学生课堂状态的问题,利用计算机视觉技术对课堂行为进行智能识别和数据化管理。系统以提升课堂管理效率、辅助教师分析学生学习状态为目标,可识别专注听讲、举手、记笔记、走神、睡觉、玩手机、讨论等课堂行为,并对异常行为进行记录和告警。 系统按照不同用户角色提供相应功能,包括管理员、教师、班主任及校级管理人员等。管理员可进行用户、班级、学生、摄像头和检测参数管理,并查看年级、学科、教师等维度的统计数据;教师可查看课程安排、课堂实时监控、学生行为记录和异常告警,并能够进行行为纠正、告警处理以及班级报告生成;系统同时支持摄像头实时视频检测以及图片、视频文件上传检测。整体业务流程为用户登录系统后,根据角色进入对应管理界面,选择课堂或检测数据源,系统调用YOLOv8模型进行行为识别,将检测结果保存至数据库,并进一步形成行为记录、异常告警和统计报告,为课堂教学管理提供数据支持。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服