系统包含三大核心功能模块：1）标题智能分析模块：自动抓取同行TOP商品标题，进行关键词密度分析和热词提取，生成优化建议报告；2）图片智能处理模块：基于计算机视觉的图片查重、相似度比对、批量格式转换和水印检测功能；3）商品数据管理模块：批量重命名、编号规则管理、描述排版工具。所有模块采用本地化运行，保

vlm-text：多模态读图→每页JSON（题号/类型/内容）+txt+pages.jsonlvlm-refine：按题号合并题干与解析，LLM修正→refined_merged.xlsx/jsonlllm-compose（可选）：整页文本再拆为题目数组xlsx-lecture-tips：对已导出x

递归扫描图片目录，按page_id并发调用VLM图像预处理：EXIF转正、PULC0/90/180/270°转正、透视矫正、长边缩放、色调模式单次VLM调用输出业务JSON，解析后写入pages/{id}.json与pages.jsonl按delivery.merge_key合并多页，导出中文工作表

用户注册/登录、Token鉴权、多钱包管理（增删查、种子派生）模拟区块链：创世块、转账、交易池、按地址挖矿、水龙头充值隐写通信：将UTF-8消息切分为比特块，通过构造「交易哈希后缀匹配」的转账序列编码；接收方用种子还原钱包并解密三种算法（A/B/C）对应utils_encrypt_tx、utils_

采用Python+Selenium技术栈，可模拟浏览器行为，实现翻页、等待加载、元素定位等操作；支持解析JS动态渲染内容，将数据整理为结构化格式，解决传统爬虫无法抓取动态页面的问题。

系统由五大核心模块组成：1）参数化建模模块，基于工厂模式按图集/页数为埋地管道、检查井、附属设施、井盖等构件创建对应类型，嵌入XA/EC数据；2）自动/手动布井布管工具，集成自动选井功能；3）模型修改与检查模块，使用BoostR-Tree空间索引加速碰撞检查，覆盖软硬碰撞、孤立设施/管道、短管、编号

设备台账管理：设备新增、分组、协议配置、参数模板数据采集：串口/网口接入，Modbus寄存器读写、MQTT消息订阅实时监控：设备在线状态、运行参数实时展示、组态图历史数据：曲线查询、报表导出、按时间/设备检索报警管理：阈值报警、短信/站内信通知、报警日志

本项目面向卫星载荷在轨运行场景，目标是构建一套可部署在星载计算平台上的综合任务管理软件，支撑地面指令接收、任务调度、状态采集、数据处理和遥测下传等核心业务。系统围绕“指令进入、协议解析、任务执行、状态监控、结果反馈”的业务闭环设计，提供指令处理、数据总线、协议编解码、智能处理任务编排、设备状态采集、

1. 依托YOLO算法实现图像、视频中的多类别目标自动识别与定位，精准框选出画面内指定物体​2. 支持自定义数据集训练，可按需识别不同品类目标，灵活调整模型识别精度与检测速度​3. 搭建可视化前端界面，直观展示识别画面、检测结果与统计信息​4. 依托云服务器搭建后端服务，提供算法调用接口，实现模型线

1碰撞检测模块：预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块：使用传统或深度学习检测具体的货物容器（托盘，货架，料笼），厂区的行人，头盔，车辆等3避障检测模块：360°雷达检测避障，可对高于8cm的静态物体进行检测，不针对特定物体，不依赖数据集，移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出