提供从内容生成到视频合成的一站式AI视频生产能力。用户可通过固定模板或对话式流程提交人物、文案、音色、视频风格等参数，系统自动完成AI文案生成、人物图片生成与编辑、语音合成、音色克隆、智能分镜、图片及视频素材生成、数字人口型同步、语音识别、字幕生成、背景音乐添加及视频合成。平台同时提供用户与权限、会

主导自研一套覆盖多模型统一接入、AI对话引擎、Agent技能自执行闭环的AI应用开发平台。核心能力：多模型统一接入层，技能自执行闭环，Agent「技能自执行闭环，知识库+工具调用

1、账户中心：现金/储蓄卡/第三方储值/信用卡四类，信用卡支持账单日、还款日、额度与透支提醒2、记账与转账：自有账户互转不计收支，手续费独立记账3、债权债务：借出借入跟踪，支持单利、等额本息、等额本金，支持坏账登记4、预算管理与数据看板：月度预算、收支趋势、分类占比、收支对比5、小票记账：图片自动识

系统主要包括图像采集、目标检测、关键点定位、相机标定、PnP位姿求解、坐标系转换、姿态角计算及结果可视化等功能模块。通过YOLO模型完成目标及特征关键点检测，根据相机内参与目标三维几何信息建立二维—三维对应关系，采用PnP算法计算目标相对于相机坐标系的三维位置和旋转姿态，并输出X、Y、Z及姿态角等结

Agent架构设计：甚于LangGraph构建主工作流，铺以Plan-and-Execute策略实现任务分解与动态调度，集成LangChain生态，支持复杂研发任务的目动化编排。务模态与模型管理：设计统的模型接入层，支持本地模型（当前使用Qwen2.5-Coder-7B)及多模态模型的员活切换，实现

系统包含环境建图、自主定位、全局路径规划、局部动态避障及自主巡逻模块。融合激光雷达与惯性传感器数据构建赛场地图，根据目标位置规划行驶路线，并在行进过程中避开动态障碍物；结合回环检测与重定位功能，提高建图质量与定位稳定性，实现机器人全场自主巡逻。

系统包含图像预处理、装甲板检测识别、目标运动预测及实时推理模块。结合传统视觉与深度学习模型，实现敌方机器人装甲板的实时检测与识别；利用卡尔曼滤波进行运动预测补偿，提升复杂光照和运动场景下的识别稳定性，并通过处理流程优化满足机器人实时决策需求。

•技术选型：Vue3+TypeScript+Pinia+Vite，构建速度提升60%•三端合一：基于角色权限路由和模块动态加载，一套代码支撑三种角色，代码复用率超过85%•大模型集成：对接OpenAI、文心一言、通义千问，封装统一模型适配层，支持热切换•可视化大屏：ECharts+Canvas自研图

项目支持围绕问题检索相关代码与历史记录，结合附件内容整理诊断线索，并在回答中提供参考来源。代码检索考虑版本信息，减少混用不同版本资料的情况。使用者可以从回答继续查看依据，核对分析结论，适用于研发支持和企业内部知识查询。配图为项目功能概览与流程示意。

项目包含知识资料整理与检索、基于检索结果生成结构化回复、人工转接以及回归评估。用户提出问题后，系统检索相关知识，组织回复内容；需要人工继续处理的问题交由客服接续。通过回归场景检查不同问法、知识覆盖和回复行为，便于持续改进。配图为项目功能概览与流程示意。