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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

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，提升模型识别准确率；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片处理与实时摄像头视频流识别；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注，支持导出报表；4.数据管理模

模型中心-数据标注：是一种图像感兴趣目标标定方式，旨在为模型训练提供数据支撑，平台支持物体分类、目标检测、图像分割等多种标注方式，标注页面简单、标注方式简单高效。模型中心-模型构建：平台支持模型训练、文件上传和镜像上传三种模型构建方式，用户无需过多关注算法基础，可在平台进行简单的参数配置，在线构建自

本作品提出DF-KNN算法，主要功能模块包括：1.特征选择模块：利用决策树筛选有效特征，剔除噪声与无关特征，保留对分类贡献最大的特征子集。2.特征加权模块：基于决策树输出的特征重要性系数，计算归一化权重，实现自适应特征加权。3.一维语义投影模块：结合皮尔逊相关系数判断各特征与标签的相关性方向（正/负

本系统主要包含以下功能模块：1.图像预处理：对无人机拍摄的高清图像（4608×3456）进行格式转换与尺寸适配。2.病害检测：基于YOLOv26模型，自动识别裂缝、剥落、渗水、蜂窝面、露筋、孔洞共6类桥梁病害。3.结果可视化：输出带标注框和置信度的检测图像，生成病害分布图。4.性能评估：计算mAP、

1.对上传数据的基础统计（如：缺失率，中位数）2.对上传数据的抽样代表性，如（20%，30%，40%的原始数据量，对原始数据的代表性）3.统计机器学习方法，使用原始数据，对未知数据进行数据预测

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

多源图像感知模块：支持RK3588硬件端摄像头实时流、网络视频流多源输入，基于YOLOv8轻量化模型完成无人机目标的快速检测与分类，兼顾检测精度与边缘端推理效率；智能轨迹预测模块：集成卡尔曼滤波算法，对检测到的无人机目标进行运动状态建模，精准预测下一帧位置与运动轨迹，解决目标遮挡、帧率波动导致的跟踪

对接Visicon激光四轮定佼传感器，实现图形化显示汽车四轮定位数据，自动判断各项参数是否合格。与车厂Mes系统实现对接，接收上层系统下发业务指令。检测结果实时上传MES系统。