针对农田中病虫害日渐严重，农药施用混乱的问题，利用基于卷积神经网络的YOLOV11目标检测算法，建立用于监测农田病虫害的智能识别模型，通过轮足式巡检机器人搭载摄像头方法进行实时巡检。

系统包含四大核心模块：1.图像检测模块：基于YOLOv11s模型实现10类水稻害虫实时检测，mAP@0.5达0.8404；2.预警分析模块：集成CropFormer与规则引擎，对虫害等级进行智能评估并推送预警；3.农技咨询模块：本地部署DeepSeek-R1大模型，提供病虫害防治知识问答；4.后台管

本系统基于深度学习技术，为医疗影像提供智能化辅助诊断服务。核心功能包括：1.智能诊断分析——对CT、MRI、病理切片等多模态医疗图像进行自动化判读，精准识别病灶特征并输出诊断结果；2.病灶区域标注——通过热力图与轮廓勾画相结合的方式，高亮显示异常区域，为医生提供可视化重点关注指引；3.生存预后预测—

1、微信/账号登录2、微信/支付宝支付3、导入视频并截取基础片段4、视频预处理：自动获取镜头时间5、智能生成基础场景信息6、场景总览、搜索、分页浏览7、单场景预览8、进入场景编辑页手动剪辑9、添加、删除、修改场景描述10、手动选择镜头片段并保存11、保存并预览单个场景12、导出已剪辑视频13、多视频

项目采用Python开发，实现了面向自动驾驶场景的单目深度估计系统，主要包括模型管理、图像推理、视频推理、实时摄像头推理、结果可视化、性能监控及数据导出等功能模块。系统支持Lite-Mono等多种深度估计模型加载，可完成图片、视频及摄像头画面的深度预测，并实时显示彩色深度图和推理帧率等运行信息。系统

主要模块：有遮挡人脸识别、步态识别、视觉增强处理、全量视频特征构建与查询系统功能描述：目前公安刑侦，大量依赖视频监控查找线索，基于以往项目的积累，首先构造视频特征分析系统，对特定物品从大量监控视频中快速定位，大幅降低人工查视频的工作量。在人脸有眼镜、帽子、口罩等物品遮挡下，实现了相似人脸识别，为快速

主要模块：画面分类模型接口、画面目标检测模型接口、全量视频特征构建与查询系统功能描述：根据需求，训练了画面分类模型、目标检测模型，并进行优化后，部署到内网系统，通过接口api，提供实时画面的分析、筛选。构筑集群系统，对完整视频进行加速特征抽取，构建优化索引系统，实现十亿级别特征检索。实现根据任何图片

模块有图片匹配图片、文字匹配图片两个主要功能模块，还可以配置搜索路径。a、根据输入图片，在指定目录中查找相似图。b、根据输入中文文字，在指定目录中查找与描述相似图片。c、都是实时匹配检测，可以根据客户需求定制不同使用场景，匹配不同的支持系统d、是多模态应用系统

1.多车间多设备统一数据采集、存储、同步模块；2.AI批量故障识别预警，全车间设备异常统一标记提醒；3.可视化数据看板，实时展示各车间产能、设备运转趋势；4.分级账号权限系统，区分车间操作工、车间主管、工厂管理员数据查看范围；5.月度/季度生产、故障统计报表自动导出，支持Excel本地保存。

1.产线日志数据采集模块，实时读取设备运行参数；2.AI故障识别模块，基于历史故障样本训练识别异常数据；3.自动报表生成，每日导出生产运行、故障统计Excel；4.异常告警提醒，数据超标自动标记推送；5.轻量化后台面板，查看历史故障记录、产线运行趋势。