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食安平台是一套面向监管人员和食堂执行人员的食品安全管理系统，主要功能包括：-日管控、周排查、月调度等食品安全任务管理-食品台账、留样、晨检和巡检记录-摄像头、AI盒子及其他设备的接入与状态监控-违规抓拍、告警、整改和处理闭环-食堂营业收入、库存和采购数据查询-监管端与执行端的Web、App多端使用-

云巡检平台核心功能介绍一、多源巡检数据接入管理兼容无人机航拍、InSAR卫星遥感、巡检车载终端、人工手持APP、路面各类传感器，支持HTTP、Kafka、MQTT、WebSocket多协议接入；统一完成数据清洗、格式标准化、去重处理，海量监测数据分库存储，时序监测数据存入InfluxDB，海量轨迹数

1.商家端Web管理后台店铺管理：菜品上下架、库存实时调整、营业时间设置订单管理：自动接单/打印、订单状态跟踪、异常订单处理会员管理：储值卡、优惠券、积分体系，沉淀私域用户数据统计：日/周/月营业额、热销菜品、用户消费画像配送管理：自主配送+对接UU跑腿/达达，一键发单2.用户端小程序直接点餐：直接

核心功能-YOLO目标检测：支持图片上传、视频解析、摄像头实时直播流检测-安防监测：异常目标识别、实时预警、事件记录、回溯查询-工业质检：产品缺陷识别、不合格品标记、数据统计、检测报告-基础配置：摄像头接入、检测规则设置、预警方式自定义

采用视频云一体化平台与边缘计算检测算法结合，前端采用光纤传感、视频算法、毫波雷达技术，构建边云协同、全网智能化的方案，实现全天候、长覆善的实时目标识别、告警，以多维度融合模式识别算法和深度神经抗干扰算法。

本项目是一款基于RK3588嵌入式平台与Django框架的多模态手语双向翻译系统，具备以下核心功能模块：1.孤立手语识别：支持对单帧手势图像的实时识别，基于CNN模型与MediaPipe手部关键点检测，可识别手语字母、数字及常用词汇。2.连续手语翻译：采用CNN+Transformer融合模型，实现

1. 智能养猪平台是一个Iot平台，主要实现饲喂器、料塔料线、环控仪、水电表等十多种智能设备的平台接入，实现设备的云端管控和数据可视化，提供自动化养猪水平； 2. 技术选型：前端和移动端采用Vue，后端SpringCloud框架，设备数据存储时序数据库TDengine，系统部署采用云边部署Kubeedge； 3. 系统能力：支撑上百个猪场，百万级智能设备的接入，；

作为云边协同一体的视频AI分析产品的技术负责人，我主导了产品的整体架构设计和后端开发工作。 利用先进的视频处理技术和人工智能算法，构建了一个高效率、可扩展的系统，实现了对海量视频数据的实时分析和处理。该产品支持边缘计算和云计算的无缝集成，优化了数据处理流程，提高了分析准确性和响应速度，为客户提供了强大的视频事件检测能力。