该项目是一款以闲置物品交换、交友互动及陪伴服务为核心功能的综合性平台。在技术架构层面，前端基于Vue 3框架，结合Vant组件库，实现高效的页面开发与交互设计，为用户带来流畅的使用体验；后端采用Node.js环境下的Express框架，确保服务端的稳定运行与灵活扩展；数据库选用MySQL，用于结构化数据的存储与管理，保障数据安全与高效调用。 平台最大亮点在于深度融合地理信息系统（GIS）技术，通过地图定位功能，能够精准计算需求者与服务/物品提供方之间的距离，为用户匹配更优质、更便捷的资源。目前该项目仍处于Demo阶段，虽未完全开发完毕，但已初步展现出独特的应用价值与市场潜力。现诚邀志同道合的合作伙伴加入，共同完善项目开发，并围绕平台运营、市场推广等环节开展合作，携手挖掘潜在商业机遇。

在烟草物联网人工智能图像识别项目中，除核心技术框架外，还融合了多项前沿技术与工具。项目运用ECharts实现数据的可视化呈现，直观展示仓库温湿度、电子秤数据等信息趋势；借助Three.js构建三维场景，配合使用C4D、Blender等专业三维设计软件，自主完成卷烟厂仓库、设备等高精度三维模型的创建，三维软件也具备熟练操作能力。 在前端开发方面，独立承担大屏展示设计与开发工作，实现数据的动态渲染与交互效果，并完成与后端的数据对接，确保数据的实时、准确传输。同时，兼顾美工设计，优化界面布局与视觉风格，并将DataV样式集成至项目中，增强数据可视化的美观性与专业性。此外，还参与后端算法的研发工作，在人工智能图像识别的YOLOv5算法基础上，结合业务需求进行优化，提升虫板监测的精准度与效率，全方位推动项目从技术实现到界面呈现的整体落地。

烟草物联网人工智能图像识别项目内容如下： - 应用场景：卷烟厂仓库。 - 物联网设备：温湿度传感器、电子秤传感器、包心温度传感器。 - 技术架构：前端采用Vue，后端使用JAVA，数据库为MySQL+MongoDB。 - 人工智能图像识别：基于YOLOv5算法，使用Python语言，监测重庆地区虫板上的虫子数量及情况。