本文完整复盘我做的“多模态疾病初筛与护理建议系统”后端实现。技术栈采用 SpringBoot + MyBatis + MySQL + 通义千问多模态接口，详细讲解注册登录鉴权、图片上传、AI结构化解析、问诊记录落库、TXT/PDF报告导出、管理员看板统计等关键逻辑。文中提供可直接复用的 Mermaid 用例图/泳道图/时序图/ER图，以及 S01~S20 的页面截图一一对应清单，适合毕业设计、课程

本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue3的社区医院管理系统，旨在解决挂号流程低效、医生接诊不透明、病历管理分散等痛点。系统包含用户端(挂号、AI问诊、电子病历)、医生端(患者管理、病例录入)和管理端(科室管理、运营看板)三大模块。采用前后端分离架构，集成DeepSeek API实现AI问诊功能，支持电子病历PDF导出。系统具备完整的业务闭环和权限控制，采用主流技术栈(SpringBoot3

本智能租车系统的开发涉及多种技术的综合运用，涵盖了后端开发、前端设计、数据库管理以及人工智能等多个方面。本章将对这些关键技术进行详细介绍。本次系统测试主要采用了黑盒测试方法，覆盖了智能租车系统的用户管理、车辆管理、租赁管理、AI客服等核心功能模块。系统基本实现了需求分析中定义的各项功能，主要业务流程畅通。界面布局基本合理，操作流程相对顺畅，AI客服交互模式新颖。对常见的无效输入和边界条件进行了一定

③：技术栈：Python、PyQt5、OpenCV、YOLOv8、Matplotlib、NumPy、Ultralytics。②：开发环境：Python3.8+、PyCharm/VSCode。①：车辆检测：多类型车辆识别、车辆计数统计、车辆轨迹跟踪。②：速度监测：虚拟测速线设置、实时速度计算、超速行为检测。③：实时监控：视频流实时处理、状态实时更新、多区域监控。④：数据统计：车流量可视化、速度分布统

【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】手势特征提取与分类算法详解。

【功能模块】 ①：视频检测模块：支持加载视频文件进行牵引绳识别分析 ②：实时监控模块：支持连接摄像头进行实时检测与预警 ③：参数配置模块：可调整检测阈值和运行参数 ④：数据分析模块：生成检测数据统计图表 ⑤：警报通知模块：自动记录未牵绳情况并发出预警。【技术栈】 ①：系统环境：Windows/Linux/MacOS跨平台 ②：开发环境：Python 3.8+、CUDA 11.0+（推荐） ③：技术

③：技术栈：Python、PySide6、OpenCV、YOLOv8、Matplotlib、NumPy。②：开发环境：Python3.8+、PyCharm/VSCode。①：疲劳检测：眨眼频率监测、哈欠检测、Perclos模型评分。②：分心行为识别：手机使用检测、抽烟行为检测、喝水行为检测。④：数据统计：行为数据可视化、疲劳指标统计、数据导出功能。①：系统环境：Windows/Mac/Linux。

③：技术栈：YOLO11 + PaddleOCR + PySide6 + OpenCV + Pandas。①：图片识别：支持批量上传图片进行车牌识别，显示车牌位置及文本信息。③：实时检测：连接摄像头实时捕捉画面进行车牌检测，支持多摄像头切换。②：视频识别：加载视频文件，逐帧分析识别车牌，并保存结果数据。④：数据统计：对识别结果进行车型、时间、区域等多维度统计分析。⑤：结果导出：支持识别结果导出为C

本系统的开发涉及多项关键技术，涵盖了后端开发、深度学习、计算机视觉以及前端展现等多个方面。本章将对这些核心技术进行详细介绍。本项目成功设计并实现了一个基于 YOLOv8 目标检测算法和 Django Web 框架的智能交通标志识别系统。搭建了完整的 Web 应用系统，集成了用户管理、多模式交通标志检测（图片、视频、实时）、历史记录管理和管理员后台等功能模块。利用库集成了先进的 YOLOv8 模型，

本文设计并实现了一个基于深度学习的中文文本情感分析系统。该系统采用PyTorch框架和TextCNN模型，能够对中文文本进行四分类情感识别（愤怒、悲伤、喜悦、惊讶）和二分类强度判断（强烈、轻微）。系统提供了单文本分析、批量分析、历史记录管理、数据可视化和情感词典管理等功能，为用户提供了全面的情感分析服务。实验结果表明，该系统在中文情感分析任务上取得了良好的性能，具有较高的准确率和实用价值。