Mahout

本文设计与实现了一种改进YOLOv11的手语识别系统，首先要解决的就是手语识别的便捷性问题，以往的研究中，往往对设备要求较高，很难普及到日常生活；其次要解决准实时性问题，我们需要在有限的计算资源下完成准确及时的手语识别；再次要提高模型的鲁棒性，使得模型在复杂的环境下也能进行精准快速的特征提取，以满足

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片与实时视频流；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注；4.数据管理模块：支持识别结果存储与查询。系统可部署在Linu

可视化编排：通过节点与连线搭建智能体工作流多模态能力：支持图像、音频、视频的理解与生成类场景知识增强：知识库检索、知识图谱等能力可作为上下文注入工具/接口调用：支持HTTP调用与系统对接对外集成：提供应用级API调用信息与嵌入式运行入口内容安全：敏感词与语义拦截配置

API接口安全分析POST/api/analyze：安全分析POST/api/meta-cognition：元认知分析POST/api/intelligent-reasoning：智能推理POST/api/decision：决策生成实验管理POST/api/experiment/create：创建实