业务和功能介绍
本系统是面向施工现场的安全管理工具，解决传统巡检中纸质记录效率低、隐患无法追溯、整改闭环难的问题。
核心功能模块：
1. 拍照识隐患：现场人员拍照上传，系统自动调用AI模型识别安全隐患并给出规范依据
2. 规范匹配引擎：内置国标/地标规范库，自动匹配隐患对应的规范条款，支持纠错和自主学习
3. 整改闭环管理：一键生成Word整改通知单，支持打印签字，形成“发现→整改→验收”全流程闭环
4. 数据看板：支持按项目、节点、责任人等多维度查询和统计分析
业务流程：现场拍照→AI识别→规范匹配→整改单生成→签字确认→归档，全程数字化流转。
核心功能模块：
1. 拍照识隐患：现场人员拍照上传，系统自动调用AI模型识别安全隐患并给出规范依据
2. 规范匹配引擎：内置国标/地标规范库，自动匹配隐患对应的规范条款，支持纠错和自主学习
3. 整改闭环管理：一键生成Word整改通知单，支持打印签字，形成“发现→整改→验收”全流程闭环
4. 数据看板：支持按项目、节点、责任人等多维度查询和统计分析
业务流程：现场拍照→AI识别→规范匹配→整改单生成→签字确认→归档，全程数字化流转。
项目实现
本项目采用前后端分离架构。后端使用Python Flask框架提供RESTful API接口，前端使用Vue.js构建页面，数据库使用MySQL存储项目数据、规范库和巡检记录。
系统核心链路为：现场人员拍照上传 → 调用千问视觉模型识别隐患 → DeepSeek API匹配规范条款 → 生成整改单 → 打印签字闭环。
我负责了系统整体架构设计、前后端开发、AI接口联调和规范库数据结构设计。规范库支持国标、地标、区县多层级的自动匹配，并具备纠错学习功能——人工修正匹配结果后，系统会自动记录，下次遇到同类隐患时优先使用修正结果，系统越用越准。
开发中遇到的难点是AI识图结果有时不够精准，解决方案是在系统中嵌入人工纠错机制，将修正结果存入数据库，后续匹配时优先调用修正记录，而不是每次都依赖AI原始输出。
系统核心链路为：现场人员拍照上传 → 调用千问视觉模型识别隐患 → DeepSeek API匹配规范条款 → 生成整改单 → 打印签字闭环。
我负责了系统整体架构设计、前后端开发、AI接口联调和规范库数据结构设计。规范库支持国标、地标、区县多层级的自动匹配，并具备纠错学习功能——人工修正匹配结果后，系统会自动记录，下次遇到同类隐患时优先使用修正结果，系统越用越准。
开发中遇到的难点是AI识图结果有时不够精准，解决方案是在系统中嵌入人工纠错机制，将修正结果存入数据库，后续匹配时优先调用修正记录，而不是每次都依赖AI原始输出。
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