人工智能 算法模型 软件定制 案例

机器视觉是利用计算机技术模拟人类视觉的一种技术，主要通过摄像头获取图像，并使用图像处理算法进行分析和识别。它广泛应用于工业自动化、质量检测、机器人导航等领域，能够提高生产效率、增强精度，减少人为错误。随着人工智能的发展，机器视觉的应用前景愈加广阔。

核心功能: 1.一键录音，通过AI对用户的声音进行音高，音准进行分析 2.通过AI,对共鸣位置进行检测，以及音色的检查 3.首次嗓音监测，并生成个人嗓音档案 3.将各项指标展示成雷达图，并对其各个分项进行评分，以及简要问题说明和建议

使用GFNet 模型对来自 ADNI（阿尔茨海默病神经影像学倡议）的脑部 MRI 图像进行 分类，以识别阿尔茨海默症（AD）与认知正常（CN）状态，准确率达到 74.85%，并 展示了优秀的泛化能力和鲁棒性。 系统以GFNet模型为核心，具备以下功能模块： 1. 图像预处理模块 支持图像统一缩放至224×224像素； 提供数据增强功能（随机水平翻转、随机擦除等）； 支持灰度转换与自动黑边裁剪，突出关键区域。 2. 特征提取与分类模块 基于GFNet的块嵌入与位置编码，提取图像全局特征； 通过频域全局滤波层（Global Filter）捕获长程依赖关系； 经多层Transformer块与MLP层进行高层次特征融合与分类。 3. 训练与评估模块 支持余弦退火学习率调整、早停机制等训练策略； 提供准确率、损失曲线、混淆矩阵等可视化评估工具； 支持模型检查点保存与最佳模型自动选择。 4. 预测服务模块 提供单张或批量MRI图像的AD/CN状态预测； 输出分类结果及相关置信度。

图论算法在交通网络规划、通信网络设计、电力系统布线等领域应用广泛。本项目旨在通过实现最小生成树的核心算法（Prim和Kruskal），构建一个交互式的算法演示系统。目标不仅在于展示算法原理，更重要的是建立理论与实际应用之间的桥梁，帮助学习者直观理解算法在资源优化配置中的价值，培养解决实际工程问题的能力。 包含六大核心功能模块： 1. 图结构管理模块：支持邻接矩阵表示的加权无向图，提供预置高速公路示例图和随机图 生成功能 2. Prim算法模块：实现基于贪心策略的最小生成树算法，时间复杂度O（V3），适合稠密图 3. Kruskal算法模块：实现基于并查集的算法，时间复杂度O（Elog E），适合稀疏图 4.算法对比分析模块：对比两种算法的执行过程、时间空间复杂度、适用场景 5. 高速公路应用场景模块：将抽象算法转化为具体的工程规划问题，提供成本效益分析 6. 交互式演示系统：提供7种操作的命令行菜单，支持用户交互和实时演示。 用户启动程序后，首先加载预置的高速公路网络示例图。通过交互式菜单，用户可选择：①查看图结构；②从指定城市开始执行 Prim算法并观察逐步构建过程；③执行 Kruskal算法并观察按权重排序的选择过程；④对比两种算法的结果和性能差异；⑤查看如何将最小生成树应用于高速公路建设规划；⑥创建新的随机测试图验证算法通用性；⑦查看算法正确性证明。整个流程形成"理论一实现一验证一应用"的完整学习

基于深度学习的算法框架，能够对多维度时间序列数据实现精准识别、高效去噪与可靠预测三大核心功能。通过构建 CNN、LSTM、TCN 等网络模型，可自动挖掘数据中的隐藏特征与时序规律，滤除复杂噪声干扰，同时结合历史数据趋势，对未来序列走势进行科学推演，为金融、工业监测、音频处理等领域提供强有力的技术支撑。

1、基于隐私保护背景下的人体姿态监测； 2、适用于公共场所和有隐私保护需求场景； 3、使用TOF传感器采集点云数据，不包含人眼可识别的可见光信息、面部、面貌、细节信息等，保护人员隐私； 4、监测人员运动状态，发生异常时（跌倒、爬墙、斗殴等）告警

立项与业务功能介绍：Polymarket平台上的crypto-15min_Up_or_Down栏目中存在诸多价值不均衡的情况，如何捕获这些价值不均衡的时机。这一个项目实现了这一功能，调用binance api获取实时数据，计算提取特征，训练mlp进行预测Up或Down的概率，以捕获价值偏离信息。并进行了详细的量化回测且进行了实盘部署。

本项目是一套成熟的中文文本分类全栈解决方案。它基于目前中文自然语言处理(NLP)领域最领先的 RoBERTa 预训练模型，专为政务工单自动分办、客服咨询智能归类、舆情监控情感分析等场景设计。相比传统方案，本项目不仅识别更聪明，更重要的是解决了AI模型“不可解释”和“难以纠错”的行业痛点。 1. 分类结果完全可控 大多数AI模型是黑盒，分错了只能干着急。本项目内置了“业务规则引擎”，允许您通过配置简单的关键词逻辑来直接干涉预测结果。 例如：只要文本中出现“断水、断电”且包含“学校”，可以强制规则将其划分为“校园后勤”类，而无需重新训练模型。这种“AI模型+规则引擎”的双保险机制，确保了在生产环境中的100%可靠性。 2. 训练维护零代码 您不需要学习任何编程知识。只需要维护一份普通的 Excel 或 CSV 表格（左边文本，右边分类名称），系统会自动识别您的分类体系。无论是增加分类、删除分类还是修改分类名称，上传表格后一键即可完成模型迭代。 3. 性能卓越与标准化交付 系统采用 FastAPI 高性能框架开发，单条文本预测仅需毫秒级响应。支持 Docker 容器化一键部署，无论是在本地电脑、云服务器还是政府内网环境，都能实现分钟级快速安装。

深耕人工智能与能源市场交叉领域，拥有多年算法研发与项目落地实战经验，核心聚焦电力现货价格预测方向。主导完成多个电力市场智能预测系统搭建项目，针对行业痛点——极端价格尖峰难以捕捉的问题，创新性融合LSTM时序建模能力与LightGBM的非线性拟合优势，构建多特征融合的混合预测模型，有效提升极端价格场景下的预测精度超30%。

实现智能安防系统，获取区域所有摄像头数据，调用算法实现区域人员防护，实现电子围栏，安全告警，并通过数字孪生技术进行全局显示。使用主要技术包括视觉目标识别、目标跟踪、目标定位、数字孪生技术。

随着工业 4.0 与智能制造的快速发展，目标检测技术在质量检测、安防监控、自动驾驶等领域的需求呈爆发式增长。然而，传统的深度学习模型训练流程存在以下痛点： 技术门槛高: 需要专业的 AI 工程师进行数据标注、模型训练与调参 流程碎片化: 数据管理、训练执行、模型部署分散在不同工具中 资源利用率低: GPU 资源调度缺乏可视化管理，成本难以控制 本项目旨在打造一个低代码、可视化、一站式的目标检测平台，让业务人员也能快速构建和部署AI 检测模型。 #### 1️⃣ 数据集管理模块 - 支持多种标注格式导入（YOLO、COCO、VOC） - **智能图像预处理**: 自动缩放至 640×640，保持宽高比 - 异步批量处理，支持万级样本数据集 - 数据增强配置：旋转、翻转、色彩抖动等 #### 2️⃣ 模型训练引擎 - 基于 **Ultralytics YOLOv8/v11** 系列模型 - 可视化超参数配置：epochs、batch_size、learning_rate 等 - **实时训练监控**: loss 曲线、mAP 指标、GPU 利用率 - 智能错误诊断：GPU 内存溢出自动提示解决方案 #### 3️⃣ 检测推理服务 - 单图/批量图像检测 - 置信度阈值可调节 - 检测结果可视化与导出 - RESTful API 接口，支持第三方系统集成

图像识深厚的多模态技术栈： 二维基石：精通图像增强、分割、特征提取等传统方法，深刻理解其物理意义与局限性。 三维纵深：掌握点云处理、三维重建、立体视觉等技术，能解决二维视觉无法处理的遮挡、精确测量和形貌分析问题。 智能核心：熟练运用深度学习（CNN、Transformer等）进行识别、检测、分割，并知道如何与传统方法结合，发挥最大效能。 系统工程：从光源选型、相机标定，到算法部署（边缘设备、工控机等）和系统集成，具备端到端的交付能力。 独特的复合价值： 精度与鲁棒的守护者：在工业测量与检测中，您深知99.9%的准确率与99%有天壤之别，并能通过多传感器融合、算法冗余等工程手段逼近“零缺陷”。 技术方案的“架构师”：面对一个新问题，您能迅速判断：该用传统方法解决，还是需要训练一个模型？是否需要引入三维信息？您的决策基于十年积累的“技术直觉”和成本效率权衡。 跨越“实验室-生产线”鸿沟的桥梁：您处理过光照变化、振动、粉尘等真实工业环境下的挑战，您的代码里充满了对抗现实世界不确定性的“经验”与“技巧”。别、图像增强、图像处理、图像

通过多模态数据（视觉、激光雷达、GNSS、里程计等），通过以深度学习为核心的综合技术创新进行物理世界理解和构建，建设完善情报体系产线（车道线、指示牌、车道结构等），最快可达分钟级别对物理世界的更新、端侧小时级更新（考虑到功能安全）。

从无到有搭建的一个以金融为中心的机器人，主要里面涉及三个模块NLU和NLG， 以及最后一个对话管理DM模块组成，以机器代替人工，24小时随时接待，让客户随时享 受服务，体验机器带来的方便，解决了一些用户常问的问题。里面主要包括功能有：基金 的查询、保险的查询、以及推荐保险，天气查询等功能。通过用户的查询迅速以语音的方 式返回给用户想要了解的问题的答案，实现快速问答。

功能： 1、定时获取外部新闻数据 2、进行新闻事件过滤 3、新闻内容分析 4、分析结果整合并完成结构化入库 功能模块： 1、后端接口服务 2、Coze工作流 3、前端展示 4、数据存储 5、NLP模型 能够自动获取外部新闻信息，按需进行多维度分析，并完成定时通知

负责生产过程实时质量感知与预警应用项目。在卷包数据采集平台及技术架构基础上，完成对卷包新增5台高速机设备的数据采集及在线质量数据预警平台的搭建，达到完善设备数据采集能力，提升数据缓存稳定性和可靠性，实现对生产过程异常、产品质量的在线监测和异常预警功能等目标，具体包括：物联网数采(基于node-red)的采集模块;移动质控终端填报（包括基础填报、质量，消耗，设备，生产，安全）; 基于flink的实时预警内容; 基于重量的分析模型; 和基于yolov8图像识别的温度模型;基于智能体的设备维修知识库;基于finereport11的消耗报表解决方案;基于avue-data的车间整体监控大屏

目的：将ArcGIS Pro空间处理与Python和ML相结合，以量化因素影响并预测房价，为决策提供支持。绘制七个 GIS 因素、建立 ML 管道（相关性 + 预测）以及可用于决策的地图和表格。 基于证据进行选址和定价的规划分析团队。 主要功能模块： 1.空间因子构建 & GIS 处理模块：使用 ArcGIS Pro 构建 7 个空间因子，通过空间连接、网络分析等工具加工成矢量图层和表格。 2.预测建模与分析模块：建立可解释性强的线性模型，得到各因子的系数、p-value，判断正负影响；训练随机森林回归模型输出特征重要性排名。 3.结果可视化与地图输出模块：生成 现价 vs 预测价 的空间分布对比图，重点关注区域等。

1.立项背景 现有微服务架构的购物网站平台，但首页推荐长期依赖简单规则及人工运营，无法基于用户推荐且转化率偏低。因此上层觉得开发市场分析和个性化推荐服务。 2.项目目标： •在不改动现有 Java 微服务整体架构的前提下，引入机器学习推荐与预测系统。 •用户登录首页提供个性化推荐列表，推荐结果按天离线更新，且可扩展到其他场景。 3.主要痛点： •传统市场分析预测造成的用户点击率低和下单率差距大。 •线上实时性与线下复杂计算的要平衡，不能造成线上接口延迟。 4.软件核心功能介绍 这是一个离线训练的推荐系统，根据用户历史行为与特征，生成 Top K 个个性化推荐商品，并通过接口返回给前端展示。功能模块： •数据与特征服务模块： 汇总 MySQL的订单表等及埋点统计点击数据；使用 Spark SQL 生成多维度特征表。 •序列建模与RNN召回: 把用户购买行为明细加工为时间序列；通过 PyTorch 实现 RNN模型，预测未来用户感兴趣的商品，生成结果表。 •精排打分LR模块LR：基于 Spark MLlib 的 Logistic Regression 模型，对候选集合进行购买概率预测排序。 •推荐结果融合与存储模块：对模型输出进行规格化，将最终推荐结果写入 MongoDB。 •发布推荐查询服务模块：辑封装到基于 Flask 的查询 API 中，供登录/首页推荐服务调用。 •调度与运维模块：通过 Docker + cron（或调度平台）定时调度 Spark 作业与 Python 推理脚本。 5. 业务流程、功能路径描述： 1)离线计算流程 •定时任务启动服务从 MySQL同步前一日数据到大数据平台, 生成/更新特征表。 •模型学习用户下单行为序列样本，利用训练好的模型对全量用户进行批量推理。 •将推理结果写入 MongoDB。 2)线上推荐查询流程 •用户登录电视台 App/网站首页。 •首页服务调用内部推荐服务接口,将查询结果返回前端。未命中返回默认热门商品。

在工业和建筑领域，头盔是保护工人免受头部伤害的首要安全装备。在交通、体育、娱乐等领域，头盔都是我们不可或缺的保护伙伴，确保我们在各种环境下的安全。通过我们的头盔识别系统，我们能够更好地监控和促进头盔的正确使用，进一步提升公共安全。通过yoloV5，做头盔识别系统。

煤矿输送带智能安全检测系统通过视觉、热成像、音频等多源感知技术，实现对输送带运行状态的实时监控。系统支持 撕裂检测、异物识别、跑偏监测、堆煤堵塞识别、烟火预警、设备异常声响检测 等核心功能，可在粉尘大、光线弱的复杂矿井环境中稳定工作。识别到异常后可自动告警、联动停机，并在平台端进行记录、统计和追溯。