本系统是一套面向工业巡检与设备点检场景的 AR 增强现实 + AI 智能识别一体化解决方案,本人作为全栈开发主力,负责系统整体架构设计、前后端核心功能开发及算法服务集成与落地。

系统通过移动端/AR 眼镜采集现场画面,实时调用 AI 视觉识别能力,自动识别设备型号、仪表读数、铭牌编号与设备状态,并将识别结果以 AR 虚拟标签的形式叠加在真实设备画面上,辅助现场人员快速定位目标设备、读取关键参数、查看历史点检记录,显著提升了巡检效率与准确率,降低了人工漏检、误判的风险。

核心功能:实时视频流采集与画面渲染、AI 目标检测与 OCR 仪表/铭牌识别、AR 空间定位与虚拟信息叠加、识别结果与点检流程的自动关联、巡检任务下发与数据回传、后台数据看板与异常预警。

技术实现:前端基于现代前端框架结合 WebAR / 原生 AR 能力完成画面渲染与交互;后端采用 Spring Boot / Node.js 搭建接口服务,负责任务调度、数据持久化与权限管理;AI 侧对接深度学习目标检测与 OCR 识别模型,通过接口服务化封装,后端与算法服务解耦,保证识别响应的实时性与系统的可扩展性;整体通过容器化方式部署,支撑现场多终端并发访问。

我负责的角色:需求拆解与技术选型、AR 渲染与交互逻辑开发、后端接口与数据库设计、AI 识别服务的集成联调,以及系统的部署上线与现场调优。