业务和功能介绍
本项目是一款面向高中生物教学的交互式遗传系谱图学习工具，帮助学生直观理解孟德尔遗传规律、绘制系谱图并计算子代患病概率。
核心功能模块包括：
1. 人物管理系统：支持添加、编辑、删除家族成员，设置姓名、性别、世代、患病状态及基因型。
2. 四种遗传模式：常染色体隐性(AR)、常染色体显性(AD)、X连锁隐性(XLR)、X连锁显性(XLD)。
3. 可视化系谱图：SVG动态绘制家族关系图，方形代表男性、圆形代表女性、实心表示患病，自动生成父母-子代连线，支持缩放与拖拽。
4. 子代概率计算器：根据父母基因型自动计算子代患病、携带和正常的概率，支持指定子代性别或按1:1加权计算。
5. 数据持久化：支持导出/导入JSON格式系谱数据，方便保存与分享。
6. 深色/浅色主题切换：自动适应系统偏好或手动切换。
核心功能模块包括：
1. 人物管理系统：支持添加、编辑、删除家族成员，设置姓名、性别、世代、患病状态及基因型。
2. 四种遗传模式：常染色体隐性(AR)、常染色体显性(AD)、X连锁隐性(XLR)、X连锁显性(XLD)。
3. 可视化系谱图：SVG动态绘制家族关系图，方形代表男性、圆形代表女性、实心表示患病，自动生成父母-子代连线，支持缩放与拖拽。
4. 子代概率计算器：根据父母基因型自动计算子代患病、携带和正常的概率，支持指定子代性别或按1:1加权计算。
5. 数据持久化：支持导出/导入JSON格式系谱数据，方便保存与分享。
6. 深色/浅色主题切换：自动适应系统偏好或手动切换。
项目实现
本项目采用原生HTML/CSS/JavaScript实现，零依赖，核心使用SVG动态绘图与遗传学概率算法。
我的主要工作包括：
1. 整体架构设计：单页面应用结构，左侧为人物编辑面板，右侧为SVG系谱图画布，底部为概率计算器。
2. SVG系谱图引擎：手写布局算法（按世代分层、自动计算节点坐标），动态生成父母-子代连线，支持节点点击回填编辑、hover信息提示。
3. 遗传概率计算引擎：实现完整的孟德尔遗传模拟算法，处理配子生成、基因型组合、表现型判定，支持常染色体和性染色体遗传的四种模式。
4. 画布交互系统：实现鼠标拖拽平移、滚轮缩放（以光标为中心）、空格键平移等交互，缩放范围限制0.3x-3x。
5. 基因型动态选择：根据当前遗传模式和人物性别，动态生成可选基因型列表，降低学习门槛。
6. 数据导入导出：JSON格式保存/加载系谱数据，便于课堂分享和作业提交。
遇到的难点：X连锁遗传的性别差异计算逻辑较为复杂，通过拆分配子生成、表现型判定为独立函数解决；SVG画布拖拽与节点点击事件的冲突，通过事件目标判断和g元素层级管理解决。
我的主要工作包括：
1. 整体架构设计：单页面应用结构，左侧为人物编辑面板，右侧为SVG系谱图画布，底部为概率计算器。
2. SVG系谱图引擎：手写布局算法（按世代分层、自动计算节点坐标），动态生成父母-子代连线，支持节点点击回填编辑、hover信息提示。
3. 遗传概率计算引擎：实现完整的孟德尔遗传模拟算法，处理配子生成、基因型组合、表现型判定，支持常染色体和性染色体遗传的四种模式。
4. 画布交互系统：实现鼠标拖拽平移、滚轮缩放（以光标为中心）、空格键平移等交互，缩放范围限制0.3x-3x。
5. 基因型动态选择：根据当前遗传模式和人物性别，动态生成可选基因型列表，降低学习门槛。
6. 数据导入导出：JSON格式保存/加载系谱数据，便于课堂分享和作业提交。
遇到的难点：X连锁遗传的性别差异计算逻辑较为复杂，通过拆分配子生成、表现型判定为独立函数解决；SVG画布拖拽与节点点击事件的冲突，通过事件目标判断和g元素层级管理解决。
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双目视觉下的目标定位追踪
1. 立项背景与目标
随着《新一代人工智能发展规划》的提出，多模态环境感知与目标跟踪技术成为重点发展方向。在公共安全、交通监控、物流机器人、无人机蜂群等场景中，目标在被遮挡或复杂环境下仍能被稳定追踪，具有重要的现实意义。
本项目旨在基于双目视觉，实现目标的三维定位与轨迹追踪，并能够在目标被遮挡或预测其未来位置时，仍保持追踪的连续性与准确性。最终目标是模拟真实道路环境，验证系统在车辆追踪任务中的有效性。
2. 功能概述
a.双目相机采集左右视图，实时获取目标三维坐标
b.使用YOLO算法进行目标识别
c.通过中位数平滑和样条插值构建目标的三维轨迹
d.支持多双目相机的轨迹融合（通过坐标系变换）
e.在目标被遮挡或识别精度下降时，结合物理约束进行轨迹预测
3. 核心功能模块
目标识别模块：基于YOLO算法，实时检测图像中的目标（如车辆、包裹）
双目定位模块：使用SGBM算法进行立体匹配，计算视差并还原三维坐标
轨迹生成模块：对识别到的坐标进行平滑与插值，生成连续轨迹
轨迹预测模块：在目标被遮挡或识别异常时，结合历史轨迹与物理约束预测未来位置
多相机融合模块：将不同双目相机的轨迹通过坐标系变换统一为全局轨迹
4. 业务流程
(1).双目相机采集左右图像
(2)YOLO检测目标，输出目标在图像中的边界框
(3)对左右视图中的目标进行立体匹配，计算视差
(4)根据视差计算目标的三维坐标（相机坐标系）
(5)对坐标进行中位数平滑与样条插值，生成轨迹
(6)若目标被遮挡或识别异常，进入预测模块
(7)可选：将多个双目相机的轨迹进行融合，输出全局轨迹
5. 功能路径描述
正常追踪路径：图像采集 → YOLO识别 → 立体匹配 → 坐标计算 → 轨迹平滑 → 输出轨迹
异常/遮挡路径：图像采集 → 识别失败 → 触发预测模块 → 基于历史轨迹 + 物理约束预测 → 输出预测轨迹
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