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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。

1.以 Stable Diffusion XL 模型为重点，保证一定延时的条件下，最大化地提高吞吐。 以 Pytorch Fp16 格式模型为基准，可在无损条件下实现单模型推理 1.41 倍加速，单 GPU 整体吞吐提升 1.52 倍，考虑 Int8 量化的有损情况下可达到单模型 2.1 倍加速。 2. 搭建文生图模型推理服务框架，支持 Lora、Controlnet 等主流功能以及高并发推理场景。

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。

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