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项目主要实现将图像识别，机器学习等技术融入室内雪场环境。利用图像识别实时监控冷风机结霜情况，并根据识别结构进行实时融霜；将制冷造雪相关参数输入模型，结合能耗分析，生成相应的控制策略，实现节能减排的目的。

城市远程监控系统主要是以服务企业主旨，基于国家消防标准，对企业消防设施实现在线监控及日常巡查工作，为消防监管部门减负，为消防救援处置工作提供便捷。 1.在线监测模块包括智能消防主机预警系统、消防水系统、消防电气预警系统、智能风机等系统。 2.日常巡查模块，是根据国家规范，通过小程序定时下发巡查任务，按照年度、季度、月底制定不同的消防巡查内容。 3.企业应预案管理模块主要是对企业台账信息、图纸信息、培训信息、维保信息实现可视化，在消防救援过程中提供有效支撑。 4.3D建模系统，根据企业平面图，标注重要部位位置，并联动在线监测设备，有异常及时推送。

本远程设备控制系统面向物联网智能设备管控场景，配套网页管理端与微信小程序双载体，实现全流程设备远程可视化管控： 设备数据实时采集：在线读取温湿度、电量、设备运行状态等传感数据，数据实时刷新展示； 远程控制操作：支持远程开关设备、调节灯具亮度、继电器通断、参数阈值自定义配置； 设备资产管理：设备分组管理、在线离线状态监测、历史运行数据存储与查询； 告警提醒机制：设备异常、超温断电等场景自动推送消息提醒，方便运维人员及时处置； 权限分级管控：区分管理员、普通操作员账号，限定设备操作与数据查看权限。

通过物联网连接工控机调用摄像头采集烟叶烘烤图像，将图像数据传输上服务器，服务器启用深度模型对图像数据进行识别和检测，然后将数据保存在服务器中，并将检测结果和数据返回移动端APP应用进行显示和数据管理，辅助生产管理人员进行相应的的生产管理。

1、立项背景和目标：地下矿山巷道狭窄、视线差，车辆交汇时存在严重安全隐患。传统红绿灯采用固定时长轮询控制，无法根据实际车流动态调整，导致通行效率低下甚至拥堵。本项目目标是构建一套基于车辆实时定位的智能红绿灯调度系统，实现信号灯自适应控制，提升井下运输安全性与通行效率。 2、软件功能、核心功能模块的介绍： 设备统一接入中心：对接井下部署的PLC控制器、ModBus雷达测距仪、UDP/TCP信号机及OPC UA采集终端，实现多协议设备数据标准化采集与双向指令下发。 实时定位追踪引擎：基于UWB基站与车载终端融合定位，计算车辆实时位置、速度与行驶方向，预测到达路口的时间窗口。 智能红绿灯控制：突破固定时长轮询模式，根据车辆接近距离和当前相位动态调整绿信比；同时集成AI摄像仪识别结果，检测到行人或异常滞留时自动保持红灯并触发告警。 可视化调度大屏：实时展示井下车辆分布热力图与各信号机运行状态。 3、业务流程、功能路径描述：车辆定位终端上报位置 → 定位引擎计算轨迹与预计到达时间 → 调度算法根据多车优先级分配绿灯窗口 → 指令下发至信号机执行变灯 → 同时推送状态至调度大屏与车载终端。

一个基于 Java 的影院售票管理系统，同时也突出影院运营数据的分析处理和可视化展示。系统前台面向观众，提供影片浏览、场次查询、在线选座、订单支付、电子票查看和退票申请等功能；后台面向工作人员和管理员，提供影片、影厅、排片、订单、检票、退票和运营统计等管理功能。 功能方向 主要内容 说明重点 售票业务 影片展示、场次查询、选座下单、模拟支付、电子票和退票 提供基础业务数据来源 后台管理 影片、影厅、排片、订单、公告、优惠券和用户管理 保证影院业务数据可以维护和查询 数据分析处理 对订单、票房、场次、座位、影片数据进行统计整理 可视化展示 用图表展示票房趋势、订单状态、上座情况、影片排行和类型分布 这

此平台为针对特种设备（主要是起重机）传感器数据采集及监控的多租户平台，含pc端和小程序端；实现在线及历史数据可视化展示；同时引入大模型，搜索知识库，知识库基于国标和行标，以及生产实践积累的实施文档和技术文档；并可对设备故障预警及告警。

项目背景 在教育信息化快速发展的背景下，学校需要高效收集学生学习情况数据，同时对教学环境进行实时监测。本系统解决以下问题： 1. 问卷调查效率低：传统纸质问卷收集困难、统计耗时 2. 数据分析不直观：缺乏可视化的数据展示方式 3. 环境监测缺失：教室温湿度等环境数据无法实时掌握 核心功能模块 模块1：学习情况问卷调查系统 - 年级选择（高一/高二/高三） - 学习态度评估（主动进取/按部就班/佛系学习/抵触厌烦） - 学习主动性评价 - 学习负担感受 - 作业完成时间统计 - 教学参考书使用评价 - 最满意学科及原因 - 9大学科满意度评分（1-5分制）：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、历史、地理 - 教学建议提交 模块2：管理员数据管理后台 - 安全登录：账号密码认证，Session会话管理 - 数据统计：各年级问卷提交数量统计 - 数据详情：分页查看所有问卷记录 - 数据导出：一键导出Excel报表 - 密码管理：管理员密码修改功能 模块3：物联网环境监测系统 - 实时数据采集：通过MQTT协议接收IoT设备数据 - 数据存储：温度、湿度、设备名称、采集时间 - 可视化展示：实时折线图展示温湿度变化趋势 数据流向：IoT设备 → MQTT服务器(broker.emqx.io) → Flask后端 → 数据库 → Web前端(ECharts) 数据流程 学生用户填写问卷 → 数据验证 → 存入SQLite数据库 管理员用户登录认证 → 权限校验 → 数据查询 → 数据可视化(ECharts) → 报表导出(Excel)

本项目与南京市惟精环境科技有限公司合作，通过实地调研其水环境治理业务，针对传统水质监测"监测点少、数据滞后、预警靠人工经验"的痛点，构建一套集实时监测、智能预测、扩散模拟、自动预警、三维可视化与 AI 问答于一体的水质监测预警平台。 平台面向监测中心运维人员与管理决策者，覆盖从数据采集到处置决策的完整闭环，核心功能模块包括： 1. 实时监测：对接 5 类传感器（温湿度、pH、浊度、溶解氧/COD、氨氮/总磷）共 9 项水质指标，通过 MQTT/TCP 采集、WebSocket 秒级推送，前端实时曲线与数据表格联动展示，支持历史查询与 CSV 导出。 2. LSTM 时序预测：对各指标进行未来 24–72 小时多步预测，输出预测曲线与 95% 置信区间，辅助提前研判水质变化趋势。 3. 污染扩散模拟：基于高斯扩散模型，按污染源位置、强度、水流参数计算扩散范围，以热力图与时序动画呈现影响区域。 4. 综合预警：融合时序预测与扩散结果生成五级预警，并落地"触发→确认→处理中→已解决→已关闭"的完整预警生命周期管理，全程留痕可追溯。 5. 数字孪生：基于 Cesium 三维地图标注监测站点并叠加实时数据。 6. AI 数字人助手：基于 RAG 检索增强生成的专业问答，结合水污染防治法规与处置预案知识库，支持流式回复与语音交互，为应急处置提供决策建议。

一、项目背景 工厂内机床、设备通过PLC采集温湿度、压力、电量、加工计数等实时物联网数据，经Modbus 等协议接入Kafka。原始数据存在大量重复、异常、乱序、跳变问题，无法直接用于MES系统与生产大屏；设备运行状态（绿/黄/红/灰）无统一规则，加工计数易重复统计，亟需一套从0到1的实时数据清洗与治理体系。 二、项目目标 1. 建立设备状态标准化规则，自动识别正常、告警、故障、停机状态并统计各状态持续时长； 2. 构建生产加工计数清洗规则，过滤重复上报数据，处理人工重置等异常场景，保证计数准确； 3. 输出标准结构化数据，支撑MES系统、生产可视化大屏分钟/小时/日报表展示。 三、项目概述 该项目为工业物联网数据治理从0到1建设，采用Flink +Doris 技术架构。从Kafka消费设备实时采集数据，通过自定义清洗规工重置场景处理。清洗后数据写入聚合表，为下游MES系统、可视化大屏提供分钟级至日报级的标准化数据，支撑生产监控、趋势分析与产能统计。 项目职责： 1. 独立负责工业物联网数据治理项目从0到1设计与落地，参与整体架构方案讨论，最终确定并实现Flink +Doris 实时数仓架构； 2. 全程负责从Kafka消费设备实时数据，完成数据清洗、去重、异常过滤、乱序处理、状态计算、指标聚合等全流程开发； 3. 设计并实现设备运行状态（正常/告警/故障/停机）规则引擎，自动统计各状态持续时长并结构化落表； 4. 开发生产加工计数精准清洗逻辑，处理重复上报、人工重置等复杂业务场景，确保计数准确； 5. 构建标准聚合层数据模型，对外提供数据接口，支撑下游MES系统、生产可视化大屏实时展示与报表统计； 6. 负责需求变更、接口迭代及历史数据重刷、补算等运维工作，保障数据一致性。 7、使用AI工具(WorkBuddy后者TRAE CN)辅助提高开发效率 技术栈：Kafka+Flink+Doris+SpringBoot+Redis+Minio+Python

高频实时数据处理： 负责电梯运行实时监测模块，处理包括轿厢状态（开关门、速度、楼层）、维保状态及能耗在内的 40+ 类传感器数据。 AI 赋能安全预警： 利用 AI 工具辅助构建了涵盖 20 余种告警类型的逻辑触发机制，包括“电瓶车入梯”、“非平层困人”及“轿厢意外移动”等核心安全场景，大幅提升了应急响应效率。 安全与鉴权机制： 实现了基于 API Key/Token 及 RSA 加密的多级鉴权体系，确保了电梯物理设备上报数据的安全性与不可篡改性。 生产环境全栈部署： 负责系统在 Linux 环境下的完整部署。通过 Maven 进行项目管理，确保系统稳定运行。 标准化交付： 主导技术文档的编写与版本迭代管理（Git）。

1.网络文学创作是一个庞大且持续增长的市场，起点中文网、番茄小说等头部平台每年吸引数十万新作者入驻。然而，对大多数新手作者而言，小说创作面临着几个突出的痛点： 入门前空白大：大纲怎么写、人物怎么设定、世界观怎么构建——缺乏系统化的引导和模板 产出效率低：从零开始逐字敲写，一章 3000 字往往要耗费数小时甚至一整天 合规门槛高：各大网文平台对敏感词和 AI 生成内容有严格的审核标准，作者难以预判风险 工具链割裂：大纲在一个文档里、人物在另一个文档里、章节在第三个文档里——缺乏一站式整合工具 开发一个AI 驱动的一站式网络小说创作辅助平台 核心目标： | 目标 | 具体描述 | | :------- | :----------------------------------------------------------- | | 降低门槛 | 让零经验的新手也能在 10 分钟内完成小说大纲和人物设定 | | 提升效率 | AI 辅助生成章节、续写润色，将写作效率提升 3-5 倍 | | 统一管理 | 项目、大纲、人物、章节、版本都在一个平台内管理 | | 合规保障 | 集成敏感词检测和 AI 痕迹评分，帮助作者在发布前规避风险 | | 安全可控 | JWT 认证、角色权限、IP 限流、Turnstile 人机验证，平台具备基础安全能力 | | 商业闭环 | 三级订阅体系（免费/Pro/Unlimited），支持后续商业变现 | 2.功能 整个平台分为 5 大功能域 创作管理 AI 引擎 合规检测 ├─ 项目管理 ├─ 大纲生成 ├─ 敏感词检测 ├─ 大纲编辑 ├─ 人物生成 ├─ AI 痕迹评分 ├─ 人物设定 ├─ 章节生成 ├─ 审核系统 ├─ 章节创作 ├─ 续写润色 ├─ 平台政策管理 └─ 项目协作 ├─ 多供应商调度 └─ 配额控制 导出分享 系统管理 ├─ 多格式导出 ├─ 用户管理 ├─ 公开分享 ├─ 订阅管理 ├─ 版本回滚 ├─ 数据统计 └─ 导出记录 ├─ 系统设置 ├─ 公告管理 └─ AI 供应商配置

立项背景和目标：针对油田野外作业环境分散、人工巡检成本高、安全风险大的痛点，构建专用视频监测平台，实现对油井、管线、罐区等关键点位的7x24小时视频统一接入、低延迟远程查看与异常事件实时报警，保障生产安全。 软件功能与核心模块：核心功能为油田设备（摄像头/RTU）统一接入管理、多路视频流（RTSP/GB28181）稳定拉取与Web端（HLS/WebRTC）低延时转发、基于规则的实时报警（如人员闯入、火焰烟雾、设备异常停机、视频遮挡/断连）及多级告警推送。 业务流程与功能路径：现场摄像头注册上线 → 平台定时拉取视频流 → 中控室/移动端按需调阅 → 视频分析服务实时监测 → 触发预设规则（如周界入侵）→ 自动弹窗告警并短信通知负责人 → 记录事件日志备查。

立项背景：城市建筑垃圾乱堆乱放、运输车辆无证上路、渣土消纳台账人工统计难，环卫监管部门缺少数字化管控工具，因此搭建建筑垃圾全生命周期管理平台，实现渣土从产出、审批、运输、消纳全链路线上监管。 核心功能模块：包含项目备案管理、渣土运输审批、车辆档案管理、消纳场台账、在线 GPS 轨迹监控、违规预警、数据统计报表 7 大模块。 业务流程：施工单位线上提交建筑垃圾处置备案→监管人员在线审核备案资质→审批通过后申领渣土运输通行证→车辆绑定 GPS 实时上报行驶路线→渣土抵达消纳场完成进场核验，全流程线上闭环管控，违规车辆系统自动预警并留存记录。

使用OPC UA 读取PLC数据，与MES交互，连接打印机，实现多系统整合运行 使用OPC UA 读取PLC数据，与MES交互，连接打印机，实现多系统整合运行 使用OPC UA 读取PLC数据，与MES交互，连接打印机，实现多系统整合运行 使用OPC UA 读取PLC数据，与MES交互，连接打印机，实现多系统整合运行 使用OPC UA 读取PLC数据，与MES交互，连接打印机，实现多系统整合运行 使用OPC UA 读取PLC数据，与MES交互，连接打印机，实现多系统整合运行

传统车辆管理存在实体钥匙易丢失、转借无记录、权限无法精准管控、用车流程繁琐、车辆使用数据无追溯、运维成本高等问题。本方案整合BLE低功耗蓝牙、PKI密钥加密、云端分布式管理等核心技术，将实体钥匙功能迁移至手机、智能穿戴设备、智能终端等载体，实现 1、无感开关车门 2、车辆远程管控 3、数字钥匙使用分时授权、权限回收 4、车辆状态监测 5、相关统计流程

本组件是高校的宿舍管理应用，支持高校宿舍管理员 、教职工对组织下学生考勤归寝状态进行管理。组件支持学生入住 、门禁权限下发 、门禁通行记录、宿管考勤记录数据查看，支持给学校管理员推送学生考勤数据和待办事件提醒。在疫情期间上线了宿舍疫情管理模块，支持查看入住人员的测温信息。

工业物联网数据可视化项目，通过采集设备数据的生产、告警、状态数据进行分析展示。能有效的提高企业的生产效率，设备监控。 软件采集了工厂所有的设备数据，与业务数据整合计算分析，实现OEE等关键指标计算

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构建一个基于物联网设备运行数据的实时监控系统，通过大屏幕可视化展示设备运行状 态、性能指标和异常情况，帮助运维人员快速掌握设备整体运行状况，及时发现并处理潜 在问题，提高设备管理效率和系统可靠性。系统适用于制造业生产线、智慧楼宇、能源设 施等多种物联网应用场景