生活服务 算法模型 软件定制 案例

1、数据模型构建：收集业务需求与数据实现，选择业务过程，声明粒度，确认维度与事实，确定部署方式。 2、搭建数据集市：从企业数仓内根据主题抽取数据至单独数据库或schema存储。 3、ETL逻辑开发：完成数据整合、清洗、转化、聚合等过程。

该系统通过3D打印技术将指静脉和指关节纹采集设备集成在一起，实现了采集流程的集中化。系统主要包含1:1识别模式和1:N+1识别模式两大功能模块。在1:1识别模式下，用户输入注册号码后放置手指，系统自动采集图像并进行比对验证；在1:N+1识别模式下，系统可直接对未知用户进行数据库检索匹配。系统还配备了完善的管理员功能模块，可对注册人员进行增删改查等管理操作。用户界面设计简洁直观，操作流程优化，从采集到识别结果返回形成完整闭环。系统采用改进的SIFT算法进行特征提取和匹配，并通过SVM支持向量机进行多模态分数融合，最终识别准确率达到99.974%。

本项目旨在开发一套基于Python的养鸡场管理系统，利用Flask框架和MySQL数据库，实现鸡舍管理、鸡只管理、饲料管理、健康监测等功能。通过数据可视化和自动化管理，提高养殖数据的准确性和管理效率，减少人工操作成本，并为未来智能化养殖提供支持。