业务和功能介绍
项目背景：为适应互联网技术特点，发挥互联网技术优势，服务企业实现信息共享和基本监管，利用信息技术手段实现管理部门信息交换，创新监管方式和手段，为人民群众安全便捷出行提供保障。
软件功能：网约车信息交换（车辆信息采集，车辆信息转发服务），网约车运营监管（信息报备与对比，车辆定位展示，车辆运行轨迹，特殊车辆查询，特定区域信息），网约车数据查询统计（基础信息查询，运营信息查询，行业运行情况统计，服务质量统计），私人客车合乘信息服务（私人小客车合乘信息采集和转发服务，私人小客车与乘客信息对比，小客车合乘信息统计）
业务流程：前端展示（官网PC，乘客端，司机端，小程序，运营平台boss，开放平台API）下达订单/信息录入，订单进入业务服务层进行处理后发送至司机端进行接单，数据库对订单信息进行存储完成后对订单状态进行修改，最后发送收款信息至乘客端。
软件功能：网约车信息交换（车辆信息采集，车辆信息转发服务），网约车运营监管（信息报备与对比，车辆定位展示，车辆运行轨迹，特殊车辆查询，特定区域信息），网约车数据查询统计（基础信息查询，运营信息查询，行业运行情况统计，服务质量统计），私人客车合乘信息服务（私人小客车合乘信息采集和转发服务，私人小客车与乘客信息对比，小客车合乘信息统计）
业务流程：前端展示（官网PC，乘客端，司机端，小程序，运营平台boss，开放平台API）下达订单/信息录入，订单进入业务服务层进行处理后发送至司机端进行接单，数据库对订单信息进行存储完成后对订单状态进行修改，最后发送收款信息至乘客端。
项目实现
在本项目中自己完成客户端登录验证：客户输入手机号通过前端接口返回后端进行验证登录（对输入手机号码进行初次校验看是否为真实手机号）后端将手机号进行接收将生成验证码返回前端接口，将验证码存入redis中进行时效控制若过时则无效，通过短信通服务将验证码发送至客户手机。同时对手机号进行数据库检索若新用户则弹出输入账户密码输入并存入数据库，若非新用户这欢迎用户登录。
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智能多端协同平台-yinglong智能系统
立项背景和目标
本项目旨在构建一个集智能对话、自动化信息处理、终端远程控制于一体的业务中台。解决企业日常运维、信息采集、多系统协同中的重复性劳动问题，通过AI技术实现部分环节的无人值守。
2、核心功能模块
AI对话与推理模块：基于大语言模型的智能问答与决策支持，可辅助业务分析。
浏览器自动化模块：模拟用户操作网页，自动完成数据抓取、表单提交等任务。
情报API服务：对外提供结构化数据接口，支持第三方系统集成。
终端远程管理模块：通过WebSocket实现远程服务器命令执行与日志查看。
主控调度中心：统一管理各模块的任务队列、健康检查和异常告警。
3、业务流程
用户通过前端界面（或API调用）提交任务请求 → 主控中心解析任务类型 → 分发给对应的AI/自动化模块执行 → 结果存入Redis缓存并同步MySQL持久化 → 最终返回给用户。整个过程支持异步和同步两种模式。
包装袋生产日期检测
一、立项背景和目标
在现代工业化高速包装产线上，喷码漏印/错印/重印以及包装破损、封口不良等缺陷严重影响出厂合格率，传统人工抽检方式效率低、易漏检且无法做到全检。本项目面向高速自动化流水线，构建了一套“工业级 OCR 生产日期识别与表面缺陷在线智能质检系统”，实现包装表面特征毫秒级全检，并与产线 PLC 控制系统无缝联动，实现残次品 100% 自动定位与精准剔除。
二、软件功能与核心功能模块
1. 工业相机触发与高速图像采集模块：支持光电传感器外部硬件触发（Hard Trigger），实现微秒级曝光同步抓拍高速运动工件。
2. 喷码字符定位与 OCR 文本解析引擎：自适应定位生产日期、批号、保质期等变动喷码区域，执行多角度倾斜矫正、字符分割与高精度内容识别，并与生产工单标准文本实时核对校验。
3. 包装表面与封口缺陷检测模块：结合形态学与深度学习分割算法，实时识别包装漏液、褶皱、划痕、压边残缺及喷码模糊等外观缺陷。
4. PLC 通信与气动剔除协同模块：集成工业总线/串口通信协议，将检测判废结果与编码器脉冲位置同步传递给下位机 PLC，驱动气动电磁阀/机械推杆完成剔除动作。
三、业务流程与功能路径
工件流经检测工位 -> 光电信号触发工业相机抓拍高清图像 -> 图像处理流水线执行字符 OCR 结构化比对与表面缺陷检测 -> 综合判定工件良品/不良品等级 -> 判定为 NG 时通过工业通信协议向 PLC 发送剔除信号与编码器追踪位移 -> 机械剔除机构在指定位置将废品吹出/推入废品箱 -> 实时记录检测报表与瑕疵原图归档。
工作状态监测
一、立项背景和目标
在数字化工位管理、智慧办公与特种作业安防场景中，传统考勤系统仅能记录出入打卡，无法实时感知员工在岗状态及异常作业行为。本项目基于瑞芯微高性能边缘计算平台 RK3588，构建一套边缘侧低功耗、高实时性的“人脸识别与工作状态智能监测系统”，实现无感身份核验、在离岗检测及专注度/违规作业状态的边缘端一体化实时分析。
二、软件功能与核心功能模块
1. 高性能视频流采集与预处理模块：支持多路 RTSP/MIPI-CSI 高清工业摄像头视频流接入，利用硬件编解码单元（MPP）完成硬解与图像色彩空间转换（RGA）。
2. 边缘端人脸识别与活体检测模块：基于深度学习模型实现人脸快速检测、关键点对齐、RGB+红外双目静默活体防伪及本地特征库千万级特征向量秒级比对。
3. 工作状态与行为分析引擎：结合人体姿态估计与工位 ROI 区域检测，实时分析在岗/离岗时长、低头玩手机、脱岗疲劳打瞌睡及异常离席等工位状态。
4. 告警联动与边缘数据上报：支持状态异常事件触发抓拍、本地低延时告警，并通过 MQTT/HTTP 将脱敏状态数据结构化上报至企业中台。
三、业务流程与功能路径
摄像头实时输入视频流 -> RK3588 硬件解码与 RGA 图像裁剪缩放 -> NPU 驱动执行人脸识别算法完成身份绑定 -> 并行推理工位人体姿态与行为检测模型 -> 业务逻辑状态机聚合判定工位状态 -> 触发本地声光/日志告警并异步上报管控后台。
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二、软件功能与核心功能模块
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2. AI视觉量体计算引擎：集成人体关键点检测与三维人体参数化模型重构，精准拟合躯干网格并解算出肩宽、胸围、腰围、臀围、袖长、裤长等西装核心剪裁指标。
3. Coze AI穿搭咨询与决策工作流：将解算的量体数据、身形比例特征通过API传递给智能体，智能输出版型选择（修身/标准/宽松）、面料色彩及场合穿搭策略。
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三、业务流程与功能路径
用户上传人体图像 -> 系统调用人体检测与3D Mesh重构管线计算三维点云与骨骼关键点 -> 计算西装定制各项围度与长度参数 -> 结构化数据接入Coze智能体API工作流 -> 生成包含“精准量体数据 + 智能西装穿搭建议”的综合报告。
改进ProGAN的小样本纹理生成系统
1. 立项背景和目标：
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2. 软件功能、核心功能模块的介绍：
系统包含三大核心模块：
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纹理后处理与优化模块：集成超分辨率重建与色彩校正算法，自动修复生成瑕疵，支持PBR材质贴图（法线、粗糙度等）的一键导出；
交互式评估看板：提供FID/IS指标实时监控与人工偏好反馈接口，支持用户通过文本或草图引导生成方向。
3. 业务流程、功能路径描述：
用户输入参数或参考图→系统初始化噪声向量→进入改进的ProGAN渐进式生成流程（从低分辨率逐步上采样至目标分辨率）→经过判别器多尺度校验→输出基础纹理→通过后处理模块增强细节→最终交付高清无缝纹理资产并自动归档。
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