业务和功能介绍
参与外部企业项目外包，应用MediaPipe技术实现动作智能计数系统。负责开发后端程序，用于识别视频中的人体动作，包括俯卧撑和引体向上等。成功编写后端计数程序，确保动作识别的准确性和计数功能的稳定性。同时，负责前后端连接的实现，实现JAVA端和python端的数据传输并维护系统的稳定性。
项目实现
1、整体架构：系统采用三层模块化架构。底层PoseModule封装MediaPipe，提供33个关键点检测与关节角度计算；应用层包含俯卧撑、引体向上等7个独立动作计数模块，基于关节角度阈值实现动作识别；交互层由main.py统一调度，输出JSON结果供JAVA前端调用。技术栈为Python+OpenCV+MediaPipe+NumPy。
2、负责模块：独立完成后端全模块开发与前后端联调。封装PoseModule基础检测类；设计7种动作计数算法，以关节角度为核心指标（如俯卧撑肘部90°~160°），结合姿态预判定机制，连续5帧标准才启动计数；实现JSON格式跨语言通信；开发config.json参数化配置与Tkinter可视化界面。计数准确率经测试达95%以上。
3、难点解决：①人体朝向不定——通过手腕脚踝位置关系动态切换左右关键点索引。②帧间抖动误触发——引入闪烁判定阈值，相邻帧变化超50%时跳过。③动作不标准——设置变形时间窗口，超限自动清零，并加入边界检测和置信度过滤。④跨语言通信——采用命令行调用+标准输出JSON方案，实现JAVA与Python数据传输。
2、负责模块：独立完成后端全模块开发与前后端联调。封装PoseModule基础检测类；设计7种动作计数算法，以关节角度为核心指标（如俯卧撑肘部90°~160°），结合姿态预判定机制，连续5帧标准才启动计数；实现JSON格式跨语言通信；开发config.json参数化配置与Tkinter可视化界面。计数准确率经测试达95%以上。
3、难点解决：①人体朝向不定——通过手腕脚踝位置关系动态切换左右关键点索引。②帧间抖动误触发——引入闪烁判定阈值，相邻帧变化超50%时跳过。③动作不标准——设置变形时间窗口，超限自动清零，并加入边界检测和置信度过滤。④跨语言通信——采用命令行调用+标准输出JSON方案，实现JAVA与Python数据传输。
示例图片视频
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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。
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二、软件功能与核心功能模块
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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。
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3. 业务流程、功能路径描述：
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