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本项目基于B/S架构构建了一套综合视觉监测系统，主要包含以下具体功能模块：1.作物病害智能检测：利用YOLO11深度学习算法对视频流进行实时推理，精准定位并分类（如早疫病、细菌性斑点）番茄叶片病害，自动统计病害分布数据。2.人员安全与行为监测：基于YOLO-Pose姿态估计技术，通过检测框几何规则（

●项目介绍：本项目设计并实现了一个从单张人脸图像预测BMI的端到端系统。我们自行爬取数据并制作数据集，设计并实现了一个轻量级CNN。最终，模型在独立测试集上取得了4.39的平均绝对误差（MAE），并使用Flask框架将其封装成一个可交互的Web应用，完整实现了从数据获取、模型训练到服务部署的全流程。

基于StableDiffusion开源接口构建的AI视觉创作平台，在交互与功能层面实现全链路优化：前端采用Vue框架打造直观流畅的操作界面，用户可轻松完成参数配置、模型选择与生成预览；模型应用支持双模式——既提供经过性能优化的系统预置模型，满足快速出图需求；也开放用户自定义训练通道，允许上传专属数据