MySQL

项目背景：金矿井下环境复杂，传统人工盯屏效率低、响应慢。系统集成AI推理服务器与多种算法模型，实现人员违规、设备异常的实时分析、预警与事后溯源。•核心工作：基于SSM实现设备管理、告警规则配置、人员权限等模块，设计RESTfulAPI支撑终端与大屏交互；用RabbitMQ异步接收AI告警并按等级路由

1.支持Qwen、Llama等主流开源大模型本地部署和推理；2.提供RAG知识库问答功能，支持文档上传和智能检索；3.内置API接口，支持第三方应用集成；4.支持多轮对话、文本生成、代码生成等功能；5.提供图形化管理界面，支持模型切换和参数配置。

1、项目具体功能模块：本项目包含四大核心模块：移动端APP开发模块、后端接口服务模块、Web管理平台模块、以及仪表识别算法模块。APP模块负责现场数据采集与上传；后端接口提供数据交互与业务逻辑支撑；Web平台用于资产台账管理与数据统计；算法模块实现仪表表盘读数、仪表编号的自动识别与登记。2、项目主要

系统包含图像数据预处理、模型训练与调优、图像识别与分类、结果可视化、批量处理、模型导出、API接口调用等核心功能。支持自定义数据集训练、多模型切换、准确率实时统计，可快速部署到本地或服务器，满足不同场景下的AI识别需求，操作简单易上手。