人工智能 算法模型 软件定制 案例

本系统面向建筑工地、工厂车间等高危作业场景，基于YOLOv8目标检测算法构建了一套实时安全帽佩戴智能监测解决方案。前端页面提供视频流接入、检测结果可视化展示与告警记录管理界面，后台通过调用YOLOv8模型服务对输入图像进行高精度推理，实现人员头部区域定位与安全帽佩戴状态判定。核心功能模块包括实时视频检测、历史图片批量分析、告警事件追溯统计以及模型参数配置。业务流程上，系统从前端接收摄像头流或上传文件，后台模型自动完成目标检测与违规判别，前端即时渲染标注框并触发未戴帽语音弹窗告警，同时将事件归档至数据库供后续追溯。用户可通过“实时监控”页面查看现场动态检测画面，在“历史记录”模块按时间、区域筛选告警数据，并可导出检测报告，形成“采集—检测—告警—统计”闭环管理路径。

基于条件变分自编码器（CVAE）的人脸图像生成技术深入。 通过构建CVAE模型，对人脸数据集进行预处理后开展模型训练，采用重构损失与KL散度以及二者结合的总损失函数，通过ReLU优化算法进行优化，以及梯度裁剪提升训练的稳定性和收敛性，最后通过网格图像以及FID对生成的图像进行评估。 该模型在生成人脸图像质量和多样性方面表现良好，能够有效实现人脸属性编辑、人脸合成等应用。

核心打造Brain-First 认知 AI agent，面向教学、内容创作、心理咨询等场景，提供可自主学习、长期记忆、主动思考的认知 AI 工作台。以独立 Brain 为决策核心，搭配 SEC 内生注意力与信念图持久记忆，实现自动认知循环、自主目标生成；支持教师 / 作家双角色代理与边界桥数据隔离，配备分级可控技能系统，可主动推送洞察、流程化执行任务，低成本稳定落地，让 AI 从被动响应升级为主动认知协作

本项目针对传统图像检索依赖标签或单一模态特征、语义表达能力有限的问题，设计并实现了一套基于多模态对比学习的图文跨模态检索系统，实现“以文搜图”和“以图搜文”的语义级匹配。 系统核心功能包括文本查询图像、图像查询文本以及相似度排序展示。整体模块由数据处理模块、特征编码模块、相似度计算模块和检索展示模块构成。用户输入文本描述或上传图像后，系统能够在候选库中返回语义最相关的结果。 业务流程为：首先对图文数据进行清洗与配对处理；随后基于Chinese-CLIP模型提取图像与文本的联合语义特征；通过向量归一化后计算相似度，并结合高效向量检索库进行快速匹配；最终输出Top-K检索结果并进行可视化展示。

本项目面向传统道路巡检依赖人工、效率低且主观性强的问题，设计并实现了一套基于深度学习的道路病害智能检测系统，旨在提升道路养护的自动化与智能化水平。 系统核心功能包括道路图像中裂缝、坑洞等典型病害的自动识别与定位。整体功能模块分为：数据处理模块、模型训练模块、检测推理模块及结果可视化模块。用户可上传道路图像或视频，系统自动完成病害检测并输出带标注的结果图像。 业务流程为：首先对原始数据进行清洗与标注，并通过数据增强扩展样本多样性；随后基于YOLOv8进行模型训练与优化；在推理阶段输入图像，模型输出病害类别与边界框；最终通过可视化模块展示检测结果，辅助道路养护决策。

在 3D 视觉、自动驾驶、机器人感知、工业检测等领域，点云是核心环境数据载体。传统 PCL 库仅能实现基础点云分割与分类，规则依赖人工定义，开发成本高、鲁棒性差，难以应对复杂无序点云与密度不均场景。PointNet/PointNet++ 作为点云深度学习里程碑算法，可直接处理无序点云、捕捉局部结构、保持变换不变性，适用于 Ubuntu 环境下的点云智能识别、分割、分类任务，为机器人三维感知、自动驾驶环境理解、工业零件检测提供高效解决方案，是从传统点云处理迈向深度学习智能分析的关键技术。

背景：中小学人工智能教育配套实验 功能：依托Jetbot机器人，完成自主巡线任务，识别标志并作出相应反映。 1.机器人保持车道内行驶 2.机器人精准识别道路上停车、障碍物、红绿灯等标志，并作出规定动作等操作。

医疗保险欺诈识别检测系统，主要面向医保基金监管场景，针对医保报销、就诊记录、药品使用、诊疗项目、参保人员行为等数据进行分析，识别可能存在的异常报销和欺诈行为，辅助监管部门、医院或医保管理机构提高医保基金使用的安全性和透明度。 在实际业务中，医疗保险欺诈通常表现为以下几类问题： 虚假报销：伪造就诊记录、药品清单或医疗费用进行报销。 过度医疗：开具不必要的检查、治疗或高价药品，提高报销金额。 重复报销：同一医疗行为或费用在不同渠道重复申报。 冒名就医：参保人身份被冒用，套取医保基金。 异常诊疗行为：医疗机构或个人在短时间内出现不合理的高频就诊、高额用药、集中开单等情况。 该系统的核心业务目标是： 对医保业务数据进行统一采集、清洗和整合； 基于规则分析与机器学习模型识别高风险欺诈样本； 对高风险记录进行预警、分类和可视化展示； 为医保监管人员提供决策支持，提升欺诈识别效率，减少人工审核压力。

背景：环保领域需要加药保证出水总磷不超标 项目：本系统针对南方某污水处理厂，建立了基于除磷药剂种类、浓度、进水水质和出水水质的数据开发了一套智慧加药系统，该系统是一套通过信号采集、信号反馈相互协同，并集合人工智能算法，智能化控制加药泵的智慧化软件模型，实时预测出水水质投加对合理加药量，实现实时智能投加，节约用人成本，大幅度降低药耗，出水达标100%。

智能瞳距测量系统是一款面向眼镜零售、眼科诊所及线上配镜场景的精准测量工具，通过普通摄像头即可实现瞳距、瞳高等配镜关键参数的自助化采集。系统支持多种测量模式，包括单眼瞳距、双眼瞳距、远用与近用瞳距以及瞳高测量，满足从常规单光镜片到渐进多焦点镜片的不同验配需求。主要包含瞳距测量、近视动态对比、人像试戴模拟等功能，该系统支持平板电脑和手机端使用，均能提供高效、便捷、精准的解决方案，大幅降低配镜门槛，提升服务效率。

主要功能为实现颅内动脉瘤的智能化检测。其核心功能包括：1. 加载与预处理DICOM格式的医学影像数据；2. 训练深度学习模型对影像进行自动分析识别，精准判断是否存在疑似动脉瘤区域；3. 预测存在颅内动脉瘤的概率，为医生提供诊断决策支持。

面向大型企业等对安全合规要求极高的行业，打造基于私有化大模型 + 领域知识库的智能问答系统。系统深度融合网络安全、数据安全、合规审计、应急响应等专业知识，为安全运营、管理决策及一线人员提供精准、可信、实时的智能问答与辅助决策服务。主要功能如下： 多源知识接入：支持安全标准（ISO 27001、GB/T 22239等）、漏洞库（CVE、CNNVD）、内部安全制度、应急演练预案、历史事件报告等文档的快速接入与向量化索引。 RAG（检索增强生成）：基于企业私有安全知识库进行精准检索，结合大模型生成答案，有效降低幻觉，确保回答出处可追溯。 多轮对话理解：支持复杂安全场景下的连续问答，自动补全上下文，如“等保三级需要哪些安全产品？”

面向工程总包单位、制造企业及审图机构，打造一款基于多模态大模型 + 领域知识图谱的智能审图工具。系统能够自动读取CAD图纸（DWG、DXF等格式），识别图形元素、尺寸标注、文字说明及图元关系，结合行业规范（建筑、结构、机电、消防等）与企业内部标准，实现自动化合规审查、图纸一致性比对、智能错误识别与可视化问题标注，助力审图人员从繁琐的重复劳动中解放，专注于设计优化与决策。 1. 智能读图与图纸解析 多格式兼容：支持DWG、DXF、PDF、图片等主流图纸格式的自动解析，无需人工转换。 图元识别与分类：精准识别图纸中的各类图元，包括墙体、门窗、轴线、尺寸线、标注文本、设备符号、管线等，构建结构化图纸信息模型。 图面文字提取（OCR）：高效提取图纸中的文字标注、说明、图名、比例尺等关键信息，支持中英文及专业符号识别。 图层与图块解析：自动识别图层结构与图块定义，理解图纸组织逻辑，便于后续按专业、按区域进行分区审查。 2. 规范合规性智能审查 内置行业规范库：预置建筑、结构、给排水、暖通、电气、消防等领域常用国家标准（GB）、行业标准及地方规范，支持企业自定义规范库导入。 强条自动检查：针对强制性条文（强条）进行自动化比对，如“消防通道宽度是否满足要求”“疏散门开启方向是否正确”“楼层净高是否符合标准”等，生成不符合项清单。 规范条款智能匹配：根据图纸内容自动关联相关规范条款，并给出解释说明，辅助审图人员理解判定依据。 3. 图纸一致性比对 版本差异对比：快速比对不同版本的图纸（如初设版与施工图版），以热力图或高亮方式展示增、删、改的内容，避免人为漏查。 跨专业一致性校验：自动检查建筑、结构、机电、装修等专业图纸之间的匹配性，如“结构梁与机电管线是否冲突”“门窗洞口与机电预留孔位是否对应”。 图模一致性检查：支持与BIM模型进行比对，确保二维图纸与三维模型信息一致。 4. 设计缺陷与错误识别 常见设计错误检测：基于深度学习模型，识别图纸中的典型设计错误，如尺寸标注缺失、图层混乱、文字重叠、比例尺错误、图元异常重叠等。 空间冲突检测：自动识别不同系统（如风管、水管、桥架）之间的空间碰撞问题，生成碰撞报告，辅助管线综合优化。 标注完整性校验：检查图纸中关键元素的标注是否齐全、合理，如“门窗编号是否缺失”“梁板配筋信息是否完整”。 5. 审图报告自动生成 问题清单结构化呈现：自动汇总所有审查发现的问题，按专业、按优先级（严重、一般、建议）分类整理，支持一键导出Excel或PDF格式。 问题可视化定位：在图纸上以红框、箭头、批注等形式直接标记问题位置，审图人员双击即可跳转至图纸对应区域。 修改建议推送：结合规范与设计经验，对常见问题提供初步修改建议，辅助设计师快速修复。 6. 大模型交互式问答 自然语言图纸查询：支持用自然语言向图纸提问

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点云数据可视化平台是基于Vue.js构建的LiDAR点云数据展示和分析系统，支持大规模点云数据的在线可视化、地图集成、测量工具和数据管理等功能。项目集成Potree进行点云渲染，Leaflet提供地图服务，Three.js处理3D场景。核心功能包括数据管理（点云数据列表展示、编辑、详情查看，支持GeoPackage格式）、可视化工具（Potree点云渲染、Three.js 3D场景、Leaflet地图集成）、测量工具（距离测量、面积测量、点线面绘制）、导航控制（视角切换、裁剪工具、树形数据管理）和设置面板（点云显示参数配置、多语言支持）。

面向城市公共交通行业，主要服务对象包括： 交通运输主管部门：掌握全市公交、地铁等运营整体情况 公交/地铁运营企业：支撑日常运营与调度决策 城市规划部门：为线网规划、设施建设提供数据支撑 本方案通过配套的智能终端采集客流量等出行大数据，构建出行大数据分析平台，利用大数据AI模型分析车辆、站点、线路数据，同时支持对线路进行智能运能匹配分析，数据赋能公交相关业务，用于制定更加合理的排班计划，提高公交业务的运行效率。

以 AI 为手段，面向电梯安全、运维、救援等场景提供监测、预警和决策支持。 平台面向政府监管、物业、维保、应急救援等环节，支撑电梯全生命周期管理。 1. 电梯安全监控 风险预警：按电梯运行与维保数据划分风险等级（如 I / III / IV 级），支撑分级管控 报警管理：统计困人、设备故障、电动车违规、维保超时等，支持报警类型 TOP5 排行 重点治理：突出困人报警、设备故障、电动车相关风险，便于制定治理措施 2. 运营与维保管理 检验维保管理：覆盖年检、金检、保养、维修等，保障按时维保与检验 维保超时预警：对超期未维保、未检验的电梯进行提醒 运营统计：按月展示运营趋势，支撑资源配置和维保计划 3. 应急救援与处置 实时救援：SOS 事件集中展示，支持快速响应与调度 处置流程：按「去处理 / 待处理 / 已处理」跟踪事件状态 绩效统计：展示平均响应时间、平均救援时间、累计救援次数等指标 4. 智慧社区 / 楼宇 电动车管理：电动车禁止搬运、禁停提醒、限域告警，降低电动车入梯等消防风险 行为识别：通过 AI 识别异常行为，辅助安全管理 5. 数据决策支撑 为监管部门、物业、维保单位提供报警、故障、困人、救援等汇总数据 支撑政策制定、资源调配和运营优化

支持基于酒店品牌、名字、地理位置进行酒店的推荐； 支持包括意图识别、实体识别、酒店品牌重排等NLP相关模块； 支持基于GBDT的酒店精排算法；（特征种类数量在150左右）； 支持对GBDT的输出打分进行概率校准； 支持基于GBDT的打分与酒店毛利结合的重排算法，使得保证用户体验的同时最大化收益；

1、立项背景和目标 随着企业数据量的爆发式增长，业务人员直接向数据库取数分析的需求日益迫切，但传统方式高度依赖技术人员编写SQL，沟通成本高、响应周期长。为解决这一痛点，本项目立项旨在构建一个基于大模型（LLM）的自然语言数据分析平台。核心目标是打造一个智能体（Agent），允许用户通过日常对话（如“江门每月新增收入是多少”）直接查询数据库，并自动完成意图识别、表结构匹配、SQL生成、数据清洗及结果可视化，最终实现数据驱动决策的零门槛与高效率。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 软件主要包含四大核心模块：①用户配置模块：支持通义千问、DeepSeek等多种API Key的配置及数据库连接设置，是整个系统的入口。②自然语言处理模块：接收用户模糊的业务需求，将其转化为机器可理解的指令。③数据分析与清洗模块：根据指令自动生成SQL查询数据，并提供数据清洗功能（如备份表、清空原表），确保数据操作的灵活性与安全性。④智能调度与可视化模块：将查询结果以表格或图表形式呈现，并支持环比等复杂计算。 3、业务流程、功能路径描述 业务流程完全由智能体驱动：①用户输入自然语言需求（如“江门，每个月，总新增收入，环比”）；②智能体（Agent） 接管任务，通过RAG技术检索向量数据库中的表结构；③工具调用：根据需求调用LangChain工具包进行数据计算或逻辑判断；④生成SQL：将需求、表结构及工具结果整合为提示词交由大模型生成SQL；⑤验证与执行：对SQL进行安全性检查（防删除、语法校验）后执行查询；⑥结果返回：数据经脱敏、格式化后返回给用户。

1. 项目背景：满足公司语音识别业务需求 2.功能介绍：语音识别引擎覆盖流式和非流式识别，支持多语言，高并发，以及说活人识别，热词注入等辅助功能。 3.项目亮点：开发了多种引擎搭建方案，覆盖了在线部署和离线部署，多硬件适配，依据硬件配置可调整引擎版本