人工智能 网站 软件定制 案例

针对用户需要多个软件处理图片文档的痛点，打造免费在线工具平台，无需安装即可使用，注重隐私保护。 图片工具（去水印、压缩、证件照、抠图）、实用工具（文档转换、屏幕录制、二维码、OCR识别）、AI助手（图片视频生成、写作翻译、旅行规划）。 访问网站→选择工具→上传文件→系统处理→预览结果→下载保存。浏览器端本地处理，无需注册，保护隐私安全。

InfMind 是一个 AI 驱动的一站式学术研究平台，旨在帮助科研人员将研究效率提升 10 倍。平台集成了全球学术文献检索（3.8B+ 资源）、基于向量数据库的智能知识管理、多模型 AI 对话（GPT-5、Claude 4.5、Gemini 3）、科研绘图和全自动论文写作辅助等核心功能。具备多agent协作架构和编排系统, 支持 Web、Windows、macOS、Linux、iOS、Android 全平台，数据实时同步。目前服务全球 10,000+ 科研用户。

项目描述： 基于RAG（检索增强生成）技术的企业级智能客服平台，支持企业上传知识文档，AI自动学习后为客户提供精准问答服务。 核心功能： 1. 知识库管理：支持PDF、Word、Excel、PPT、HTML等10+格式文档上传，自动解析并向量化存储 2. 智能问答：基于pgvector向量检索 + 大模型（通义千问qwen-plus），实现语义级精准匹配，支持流式输出 3. FAQ管理：支持手动维护常见问答对，同步向量索引，优先匹配精确答案 4. 对话管理：完整的会话历史记录，支持多轮对话上下文理解 5. 数据看板：文档数量、FAQ数量、对话统计、知识覆盖率等多维度数据可视化 6. 权限体系：JWT认证 + Spring Security，支持多用户隔离 技术栈： - 前端：React 18 + TypeScript + Ant Design + Vite - 后端：Spring Boot 3.4 + Spring AI + Spring Security - AI：阿里DashScope（qwen-plus）+ SiliconFlow BGE-large-zh向量模型 - 数据库：PostgreSQL 16 + pgvector向量扩展 + Redis 7 - 部署：Docker Compose一键部署，已上线运行 项目已部署上线，支持实际业务使用。独立完成全栈开发、AI集成与容器化部署。

支持自动排版的AI辅助生产PPT设计网站，能够在网站中自动美化和对PPT进行设计，同时具备AI辅助生成与局部优化，设计完成后支持在线播放预览以及导出为pdf或PPT格式，网站目前仅供内部使用。与现有的AI智能生成PPT相比，网站支持文字和图片的实时编辑，并在此基础上提供丰富的模板和布局进行设计方面的美化。

本系统专为化工工程项目前期概算量身打造，深度融合化工行业计价规范与人工智能技术，构建覆盖设备询价、材料核算、安装费用、人工工时、管理成本的全要素智能概算平台。 系统内置海量化工设备材料价格库与行业定额标准，支持工艺流程模拟与工程量自动提取。只需输入关键工艺参数，系统即可智能匹配历史项目数据，自动生成精准、合规的项目概算书，将传统需要数周完成的概算工作缩短至数小时，大幅提升投标响应速度与报价竞争力 本系统基于大数据+AI算法架构，为化工企业提供端到端的智能概算解决方案。系统核心模块包括： 智能匹配引擎：基于NLP技术解析项目需求文档，自动识别工艺路线、设备规格与材料清单，智能匹配历史相似项目，快速生成基准概算。 动态价格库：实时接入大宗商品价格指数、设备厂商报价及劳务市场行情，确保概算价格始终贴近市场实际，规避价格波动风险。（二期） 定额合规校验：内置化工行业最新计价规范与各地取费标准，自动校验概算项目合规性，生成符合审计要求的概算报告。 敏感度分析：支持关键参数调整模拟，自动测算材料价格波动、人工成本变化对总造价的影响，为项目决策提供数据支撑。

在人工智能领域飞速发展的背景下，抖音集团正积极投入建设具备世界领先水平的内部多模态大模型。该模型旨在深度理解和生成结合文本、图像、视频、音频等多种模态的数据，以此赋能集团旗下多样化的产品与业务场景（如内容推荐、智能创作、用户交互、内容审核等）。 为了确保这些强大的多模态大模型不仅具备卓越的性能，更能精准对齐人类偏好（Human Alignment）、提升其安全性、有用性、一致性与个性化表现，我们引入了 **Direct Preference Optimization (DPO)作为关键的后训练（Post-training）** 策略。DPO 通过利用人类偏好反馈数据直接优化模型，相比传统的 RLHF（基于强化学习的人类反馈）流程更高效、稳定。 本项目的核心目标正是 ——构建一个高效、稳定、可扩展的端到端数据链路，为 DPO 训练提供高质量、高通量的结构化数据。这一数据链路的搭建，是确保我们的多模态大模型能够持续迭代、不断优化、最终在复杂现实场景中表现卓越的基石。它不仅将加速模型迭代周期，更是我们在下一代 AI 技术竞争中保持领先的关键一步。 本项目的核心在于设计与实现一个自动化、智能化的DPO 训练数据生产平台。其核心功能可概括为三个紧密相连的阶段： 大规模、周期性数据采集与整合： 平台将具备强大的数据集成能力，能够定期、自动化地从集团内部多样化的原始数据源（如用户交互日志、内容创作数据、搜索查询、运营反馈、模型推理日志等）以及特定外部数据集获取海量多模态数据。确保数据的新鲜度、全面性和多样性，为后续的精细化标注提供充足的 “原材料”。 高度定制化与智能化的复杂标注工作流： 平台将支持一个多阶段、多模态融合、且深度定制化的标注链路。此环节并非简单的标签分类，而是专注于DPO 训练所需的偏好型数据构建。它将引导专业标注员或通过 AI 辅助标注，根据预设的严苛评估标准（如安全性、事实准确性、逻辑连贯性、指令遵循度、创意性、语气风格等），对模型在特定 Prompt 下的多个响应进行优劣排序、对比选择，乃至识别并生成对抗性样本。此流程将针对多模态内容的特点，支持文本 - 图像、文本 - 视频等多维度关联信息的标注与评估。 标准化、可追溯的 DPO 训练数据输出（Pair 对数据）： 最终，数据链路将把经过复杂标注处理后的信息，精确地格式化为 DPO 训练框架可直接消费的 “Pair 对数据”。这意味着，对于给定的一个 Prompt 或上下文，我们将输出至少包含一个 **“偏好响应（Preferred Response）”和一个“拒绝响应（Rejected Response）”** 的结构化数据对。这些数据将包含必要的元信息（如评估维度分数、置信度、标注员 ID、时间戳等），确保数据质量高、可追溯，并可直接无缝地灌入集团的 DPO 训练系统，为模型的持续优化提供高质

1、立项背景和目标 本项目针对慢病患者线下问诊流程繁琐、健康管理缺乏持续性的行业痛点，打造一站式轻量化慢病管理AI问诊平台，降低慢病患者问诊咨询门槛，同时为医护人员提供线上诊疗配套工具，实现慢病健康管理的线上化、智能化、便捷化，项目已完成全流程开发与公网部署，可直接商用落地。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 项目核心覆盖两大角色体系，配套完整的全流程功能模块： - 患者端：账号注册登录、AI智能问诊咨询、个人健康档案管理、问诊历史记录查询、密码找回等核心功能； - 医生端：医生专属登录入口、患者问诊信息管理、诊疗建议回复、患者健康档案查看等配套功能； - 系统管理：双角色权限管控、数据安全存储、页面响应式适配、公网稳定访问等基础能力。 3、业务流程、功能路径描述 用户核心业务路径形成完整闭环：用户通过公网地址访问平台，进入登录页选择对应角色，使用测试账号/注册账号完成登录校验，进入系统首页后，可快速进入AI问诊模块发起健康咨询，系统实时响应问诊需求并反馈对应健康建议，同时自动留存问诊记录至个人健康档案，用户可随时在个人中心查看历史问诊信息，完成全流程操作。

立项背景： 随着人工智能领域快速发展，每天产生大量新闻资讯，传统人工筛选方式效率低下，无法及时捕捉重要信息。本项目旨在解决信息过载问题，通过AI技术自动聚合、筛选、总结AI领域新闻，帮助用户高效获取关键资讯。 核心功能： 智能抓取：自动从TechCrunch AI、MIT Technology Review、机器之心等5个权威新闻源抓取最新内容 AI双语总结：使用DeepSeek API自动生成中英文双语标题和摘要，提取3-5条核心要点 智能排序算法：综合时效性（30%）、来源权重（20%）、关键词匹配（25%）、AI评估（25%）四维度计算重要度评分（0-100分） 实时进度展示：抓取过程中实时显示进度条，包括当前处理文章数和状态 业务流程： 每日定时任务（上午9点）自动触发 → RSS订阅源抓取 → 新文章入库 → AI分析总结 → 重要度评分 → 用户访问时按分数排序展示 → 支持时间筛选（今天/本周/全部）和语言切换（中/英）

本项目是一款面向AI助手工具的自动化行为监控与审计工具。它能够7x24小时静默运行在后台，实时跟踪并记录目标工具在本地电脑上的所有关键操作行为，包括但不限于：系统API调用记录、文件读写访问的路径与行为、网络请求的域名与数据流量特征等。所有监控数据均被安全地本地化加密存储。工具会自动聚合分析每日的活动日志，生成一份清晰明了、包含行为摘要与潜在风险提示的审计报告，并通过配置的邮箱在每日固定时间自动发送给用户，让用户对AI工具的行为了如指掌，在享受效率提升的同时，牢牢掌控本地隐私与数据安全。

一、立项背景和目标 当前短视频、商业图文创作需求激增，传统模式效率低、门槛高、创意不足，企业及创作者需耗时处理素材剪辑、脚本撰写等，专业技能门槛拦住多数参与者。 核心目标：以 AI 技术赋能创作全流程，降低门槛、提升效率，保障内容质量与多样性，助力企业、自媒体人及普通创作者快速产出高质量商业短视频、高清图片及音频内容，覆盖多行业多场景，实现 “低成本、高效率、强创意” 目标。 二、软件功能及核心功能模块介绍 软件聚焦 “视频、图片、音频、数字人” 四大场景，构建全链路 AI 创作能力： （一）AI 视频智能生成模块 智能混剪：AI 脚本一键导入，上传多组素材，一分钟生成 1000 条视频，自带包装元素，系统去重算法保障原创性； 一键成片：内置爆款脚本库，支持批量改写，AI 匹配效果，上传素材即批量生成优质短视频； 热门视频解构：输入视频链接，系统毫秒级分析镜头画面，拆解流量密码，助力复刻爆款； 热门脚本库：定时更新多行业、多场景爆款脚本，支持一键使用。 （二）AI 图片能力模块 图片生成：提供丰富模板，AI 快速生成高清图片，创作便捷； 背景替换：上传产品图一键换背景，效果真实融合，无需专业布景； 图片审核：AI 替代人工审核，人机结合，效率提升 80%。 （三）AI 音频助力模块 文本转语音：输入文案自动生成配音，支持自定义语速、音调，选择多样； 音频提取：输入视频链接，毫秒级精准提取口播文案，方便二次创作。 （四）AI 数字人模块 通过一段视频训练，克隆定制专属数字人，满足商业代言、视频出镜等个性化需求。 三、业务流程、功能路径描述 （一）AI视频智能生成 智能混剪：登录→视频模块→选择功能→导入脚本 / 上传素材→设置偏好→生成→去重→获取视频； 一键成片：登录→视频模块→选择功能→挑选 / 改写脚本→上传素材→AI 匹配→批量生成； 热门解构：登录→视频模块→选择功能→输入链接→系统分析→生成报告→参考创作； （二）AI图片能力 图片生成：登录→图片模块→选择功能→选模板 / 输要求→AI 生成→预览获取； 背景替换：登录→图片模块→选择功能→上传原图→选背景→系统处理→预览确认； 图片审核：登录→图片模块→选择功能→输标准→上传图片→AI 初检→人工复核（可选）→获结果。 （三）AI音频助力 文本转语音：登录→音频模块→选择功能→输入文案→设参数→生成下载； 音频提取：登录→音频模块→选择功能→输入链接→解析→提取导出。 （四）AI数字人 登录→数字人模块→选择功能→上传训练视频→系统训练→生成数字人→确认使用或者重新训练。

立项背景 当前网文IP轻量化可视化需求激增，但传统小说转视频流程繁琐、门槛高，分镜、背景、字幕语音需专业操作且多工具协同，效率低下。现有AI工具多聚焦单一环节，缺乏全链路解决方案，且生成质量不稳定，无法满足高效创作需求，为此立项研发绘聚AI。 立项目标 1.打造全链路小说可视化工具，实现“上传小说即出视频”，大幅缩短制作周期； 2.提升AI生成精准度，解决语义偏差、质量不稳问题； 3.降低使用门槛，让普通用户无需专业技能即可完成创作； 4.适配多类型小说，支持个性化编辑，助力IP多元化传播。 整体软件功能 绘聚AI以“全流程自动化、精准化、便捷化”为核心，涵盖小说上传解析、自动分镜、背景生成、字幕语音拆分、视频合成导出五大核心功能，搭配辅助功能，实现文字到视频一站式转化。 核心功能模块介绍 四大核心模块协同联动，兼顾自动化与个性化编辑： 1.小说解析与自动分镜模块：解析小说信息，自动生成分镜脚本； 2.分镜背景图生成模块：联动分镜，自动生成适配风格的背景图； 3.字幕与语音生成模块：自动拆分子幕、合成贴合语气的语音； 4.视频合成模块：整合三大元素，自动合成视频。 整体业务流程 整体流程：用户添加小说→系统自动生成分镜→生成对应背景图→拆分字幕并合成语音→合成视频→用户导出视频，形成闭环创作流程。 详细功能路径描述 1. 初始路径：登录系统→配置添加小说； 2. 创建章节：创建任务添加章节内容； 3. 执行任务：自动生成分镜→自动生成背景→自动拆分合成语音和字幕→自动合成视频； 4. 视频导出。

### 数字人模型训练 - **功能描述**：通过上传训练视频和音频，训练个性化的数字人模型 - **主要特性**： - 支持自定义模型名称和参数配置 - 多种图像尺寸选择（256×256、512×512、1024×1024） - 可配置批次大小、学习率、训练轮数等参数 - 实时训练进度监控和损失曲线展示 - 支持训练任务的暂停、继续和停止操作 ### 数字人推理 - **功能描述**：使用已训练的数字人模型，根据音频生成数字人视频 - **主要特性**： - 模型列表管理和选择 - 支持音频驱动和视频驱动两种模式 - 可配置输出质量和格式 - 实时推理进度显示

### 1. 项目模块 - 信息录入模块 ：收集违规原文、平台信息、账号信息和企业名称 - 分析处理模块 ：验证输入、提取断言、匹配法规、生成举报函 - 对话交互模块 ：支持用户与AI讨论举报函内容、法规解读等 - 文档导出模块 ：将分析结果导出为Word文档 - 人工复核模块 ：提供人工复核页面，确保举报函质量 ### 2. 主要功能描述 信息录入功能 - 支持输入企业名称及其代称（如：宁德时代,宁德,CATL） - 收集平台名称、账号信息和违规原文内容 - 提供清空功能，方便用户重新输入 分析处理功能 - 基础检查 ：验证用户输入的完整性和相关性 - 断言提取 ：从违规原文中提取可投诉的事实性断言 - 法规匹配 ：将提取的断言与法规知识库进行匹配 - 举报函生成 ：基于提取的断言和匹配的法规生成结构化的举报函 对话交互功能 - 展示分析结果和AI回复 - 支持用户与AI进行连续对话，讨论举报函内容、法规解读等 - 提供清除对话历史功能 文档导出功能 - 将分析结果导出为Word文档 - 支持选择部分对话内容进行导出 - 生成格式化的违规举报分析报告 人工复核功能 - 提供专门的人工复核页面 - 支持人工审核和修改举报函内容

Builder 一、项目背景与目标（立项原因） <br/> 随着Web业务和互联网服务的快速发展，传统仅依赖静态规则的防火墙难以及时发现 未知攻击、变种攻击和低频扫描行为 ，同时安全运维人员缺乏一套集“监控、分析、配置、审计”于一体的可视化平台。 <br/> 本项目以“智能防火墙实验系统”为目标，结合网络空间安全专业教学与实战需求，旨在构建一个 集规则过滤、入侵检测、AI 异常检测和安全态势可视化 于一体的综合实验平台，实现： - 对常见 Web 与网络攻击的有效拦截； - 对未知异常行为的智能发现与预警； - 对安全策略与运维操作的可视化管理与可审计追踪； - 为教学和科研提供完整的安全系统实践样例。 二、软件整体功能与核心功能模块 从功能上看，系统主要包含以下几个模块： 1. 用户认证与权限控制模块 - 基于 JWT 的登录认证，支持管理员账号登录； - 区分不同角色权限，对规则管理、系统设置等敏感操作进行访问控制。 2. 实时仪表盘与态势感知模块 - 展示总流量、允许/拦截数量、威胁告警数量等关键指标； - 显示协议分布、按类型分类的流量统计和趋势图； - 提供系统运行状态（服务是否正常、CPU/内存等）概览。 3. 流量分析与告警模块 - 实时展示安全告警列表：时间、源/目的 IP、端口、协议、攻击类型、告警等级； - 支持按时间、IP、类型等条件筛选告警，查看详细信息； - 标记 AI 异常检测告警，区分规则命中与模型判断来源。 4. 规则管理模块 - 可视化维护防火墙规则：协议、源/目的 IP、端口范围、动作（允许/拒绝/记录）、优先级等； - 支持规则的新增、修改、删除、启用/禁用； - 优先级管理影响匹配顺序，实现精细化访问控制。 5. 核心安全引擎与 AI 检测模块 - 基于五元组的包过滤与规则匹配； - 特征规则识别常见攻击（SQL 注入、XSS、路径遍历等）； - 使用孤立森林、LOF 等无监督算法，对流量行为进行异常评分，识别未知威胁与异常模式。 6. 日志审计与运维记录模块 - 记录登录、规则变更、告警触发等关键操作； - 支持日志查询与导出，为合规审计与溯源提供依据。 三、核心业务流程与功能路径描述 从“用户登录”到“威胁发现与处置”，系统整体业务流程可以概括为： 1. 登录与认证路径 - 用户访问登录页面 → 输入账号密码 → 后端验证凭证 → 生成 JWT 令牌 → 前端携带令牌访问各类管理接口。 - 功能路径示例： <br/> 登录页面 → 输入凭证 → /api/login → 返回 Token → 访问仪表盘及其他模块 2. 流量处理与检测路径

专业级在线 AI 智能客服机器人，助力企业提升服务效率与用户满意度。支持多渠道语音 + 文本双交互模式，精准识别用户意图；内置智能文本辅助提示系统，可根据对话场景自动推送引导话术、业务要点与操作指引，大幅降低沟通成本，为客户提供更流畅的服务体验。

私有化部署PaddleOCR、FunAsr框架。 PaddleOCR负责图片文字识别，PDF转换可编辑文档。 FunASR框架下配合TTS模型实现语音识别和文字转语音的能力。 以上均可以通过网页、手机APP获取服务，所有数据都储存在企业内部，推理和输出也都在企业内部完成，实现保密需求。

优满鹿小程序是优满鹿AI智能教育生态系统中的学生移动端门户。产品深度集成大模型AI技术，专为国际语培（雅思、托福等）及国际化学校学生设计。通过“AI工具箱”实现24小时私人教师伴学，通过“全真AI模考”还原实战场景，并辅以“游戏化背词”提升学习粘性。同时，小程序作为SaaS后端的延伸，打通了教务审批、缴费管理、约课管理及宿舍服务，为学生构建了一个“学习提分+校园生活”的一站式数字化空间。 二、核心功能介绍 1、AI 智能辅助学习 - AI口语跟读： 采用音素级语音评价算法，将学生的朗读音频与标准母语发音进行多维度比对。 - AI口语练习：提供“私人陪练”式的互动体验，支持自由对话或者选择话题，模拟真实的考场对话或社交场景。 - AI写作批改：针对雅思标准化写作题库，从语法正确性、词汇多样性、逻辑连贯性及任务完成度四个维度出分并生成详细的诊断报告。 - 听力精听：提供智能断句、变速播放、在线听写及翻译等功能，支持对经典听力材料的深度拆解练习。 2、数字化题库与趣味练习 - 题库中心：整合听力、阅读、写作、口语全科标准化题库，通过结构化的题库中心，学生可以进行针对性的专项提分训练。 - 每日一玩：创新的游戏化学习，包含单词消消乐、每日消词、单词俄罗斯方块、划词消词、乱序还原等多种趣味单词记忆游戏。 - 练习推荐：基于学生历史练习数据与学情表现，实现“千人千面”的个性化练习路径。 - 我的作业：学生可实时查看待办作业与截止日期，实现在线交付与反馈闭环。 3、智能模考与学情 - AI模考：深度还原雅思的国际化标准化考试环境，支持自主练习模考和选择单题模考两种模式。 - 我的考试：集中展示学生所有计划内及已完成的考试任务，涵盖校内考试、模拟测试及入学测评。 - 错题库：系统自动抓取练习及考试中的错误题目，可以进行二次复习知道彻底掌握错题及同类型题。 - 成绩记录：数字化存储学生在校期间的所有学术表现数据，通过可视化图表展示分数趋势、技能分布等。 4、教务与校园服务 - 审批中心：涵盖假勤管理（请假、销假）、证明开具及其他校务行政审批流，学生可随时追踪审批进度。 - 缴费管理：集成各类费用的在线缴纳与历史账单查询功能，构建透明、安全、便捷的资金往来。 - 课时约课：实时同步机构课表资源，支持学生在线进行自主选课、预约，并管理剩余课时。 - 我的宿舍：涵盖宿舍分配信息查询、报修申请、调宿登记及宿舍公告查看等功能。

优满鹿是一款专为国际语培机构及各类教育学校打造的以AI驱动的集成化数字化运营管理SaaS平台。产品以“AI赋能教学、数字化重塑运营”为核心理念，深度整合了智慧教学、教务中枢、招生营销、行政与OA办公、校务与财务管理五大业务板块，帮助学校和机构提质增效，提升机构的品牌价值与运营效率。 二、核心功能介绍 1、智慧教学 - AI批改： 包含AI口语批改和AI写作批改，上传需批改文件后可实现精准评分纠错，产出专业级详细分析报告。 - 题库管理： 教师可以对系统中自有的题目进行教研，也可上传机构专属题目到机构题库，形成校区专属题目库。 - 作业管理：机构可以布置模考测试、常规作业、循序渐进式作业、打卡式作业、目标式作业、模版作业等不同类型作业来提升学生学习能力。 - 成绩管理、学情分析：多维度的学情与成绩分析，自动生成学生学习报告，实现个性化教学。 2、教务中枢 - 项目管理：支持多类型教育项目的自定义配置，明确项目周期、标准与目标。 - 行政管理：包含：班级管理、教师管理、学生管理，覆盖师生全生命周期档案管理 - 课程排课：解决多校区、多科目、师生资源冲突等复杂排课难题，实现资源最优分配。 3、招生营销 - 招生班级：支持多类型“招生班级”的一键发布，实时监控报名进度、名额分配及录取状态。 - 入学考试：可自定义发布入学考试，支持自动阅卷，作为分班及录取的硬性标准。 4、行政与OA办公 - 审批中心：包含申请管理、发起申请及审批管理，支持调课、请假、行政采购等业务流转。 - 组织架构：深度管理用户、角色、部门及岗位，灵活适配教育机构多层级的管理需求。 - 问卷表单：内置通知公告系统及问卷表单，实现校内信息的实时触达与多员数据协同。 - 系统设置：提供系统基础设置与三方应用接入（API），支持定制化平台服务。 5、校务与财务管理 - 全方位校务管理：涵盖校区管理、年级管理、教室与宿舍管理，支持学期及考试周期的自定义设定。 - 财务管理：提供学生财务（收费/退费/欠费管理）与教师财务（薪酬计算/发放记录）的分类对账。 - 课酬管理：基于排课引擎快照（APPLIED snapshotId）统计课酬，支持人工调整/倍率。

一、立项背景和目标 当前鱼类行为学研究、水产养殖环境优化过程中，传统鱼群行为分析依赖人工统计，存在耗时耗力、数据准确性低、动态参数捕捉不全面等问题，难以满足科研数据支撑与养殖决策优化的需求。本项目目标是开发一款基于计算机视觉的自动化工具，通过视频分析实现鱼群轨迹的自动检测、跟踪与行为参数量化，为科研人员提供高效分析手段，为水产养殖从业者提供环境优化的数据依据。 二、软件功能与核心模块 核心功能：支持 MP4/AVI 格式视频导入，自动完成鱼群检测与个体分割、多目标轨迹持续跟踪、速度 / 加速度 / 群体密度等参数计算，提供交互式轨迹可视化与趋势图表展示，支持轨迹数据与分析结果 CSV 格式导出。 核心模块： 视频 IO 模块（video_io.py）：负责视频导入与处理结果输出； 预处理模块（preprocessor.py）：通过灰度转换、高斯模糊优化图像质量； 分割模块（segmenter.py）：基于 MOG2 背景减除与凸包缺陷算法，实现运动目标分离与粘连鱼群分割； 跟踪模块：采用 cKDTree 加速的最近邻匹配算法，结合分阶段匹配策略实现多目标轨迹追踪； 分析模块（analyzer.py）：通过 Savitzky-Golay 滤波平滑数据，计算行为参数； 可视化模块（visualizer.py）：绘制轨迹曲线与趋势图表，支持实时对比展示； 主应用模块（app.py）：整合所有模块，提供网页交互界面。 三、业务流程 用户准备符合要求的鱼群视频（MP4/AVI 格式，推荐分辨率≤1920×1080）； 启动网页应用，通过左侧界面上传视频或直接使用内置样例视频； 按需调整跟踪参数（距离阈值、最大丢失帧数等，默认参数适配多数场景）； 系统自动执行背景建模（约 30 帧）、图像预处理、鱼群分割、轨迹跟踪与行为分析； 处理完成后，用户可查看轨迹可视化结果、速度 / 密度 / 加速度趋势图表； 按需下载完整轨迹坐标数据或分析参数时间序列的 CSV 文件。

农医在线——面向农作物的智能诊断与知识服务平台 农医在线是一款专注于农作物健康诊断与农技服务的智能化在线平台，致力于为农户、农技人员及农业企业提供高效、精准、可信赖的数字化植保解决方案。平台融合前沿人工智能技术与农业专业知识，打造“图像识别 + 智能问答 + 知识图谱 + 决策建议”一体化的智慧农业服务体系。