自动按教程完成安装
案例介绍
硬件设备集成 -- 配置海康摄像头网络（IP设置、RTSP流接入）、烟感传感器和电表的数据采集通道
AI算法部署 -- 集成 HyperLPR3 车牌识别模型和 Ultralytics 目标检测模型，实现实时视频分析
后端开发 -- 基于 FastAPI 构建 REST API 服务（cameraStream_backend.py）、WebSocket 实时通信
前端界面开发 -- 基于 NiceGUI 构建 Web 管理界面（mainpage.py），包括首页仪表盘、订单管理、设备监控等多个页面
数据可视化 -- 使用 Matplotlib/Seaborn 实现订单统计饼状图和数据图表展示
环境部署文档编写 -- 撰写了完整的安装配置教程，涵盖 PyCharm、Anaconda、Conda环境管理、PyTorch 安装及系统启动流程
项目亮点
全栈能力覆盖：从硬件设备配置、AI算法部署到前后端开发和数据可视化，独立完成完整系统
多传感器融合：视频流、烟感、电表三类异构数据的采集与融合分析
实时性：基于 SocketIO + 异步框架实现充电行为和设备状态的实时监控
完整部署文档：编写了详细的系统安装及环境配置教程，保障项目可复现性
自动按教程完成安装
案例介绍
软件规范与逻辑设计 -- 设计整体系统架构，规划前后端交互和数据处理流程
硬件设备集成 -- 配置海康摄像头网络（IP设置、RTSP流接入）、烟感传感器和电表的数据采集通道
AI算法部署 -- 集成 HyperLPR3 车牌识别模型和 Ultralytics 目标检测模型，实现实时视频分析
后端开发 -- 基于 FastAPI 构建 REST API 服务（cameraStream_backend.py）、WebSocket 实时通信
前端界面开发 -- 基于 NiceGUI 构建 Web 管理界面（mainpage.py），包括首页仪表盘、订单管理、设备监控等多个页面
数据可视化 -- 使用 Matplotlib/Seaborn 实现订单统计饼状图和数据图表展示
环境部署文档编写 -- 撰写了完整的安装配置教程，涵盖 PyCharm、Anaconda、Conda环境管理、PyTorch 安装及系统启动流程
项目亮点
全栈能力覆盖：从硬件设备配置、AI算法部署到前后端开发和数据可视化，独立完成完整系统
多传感器融合：视频流、烟感、电表三类异构数据的采集与融合分析
实时性：基于 SocketIO + 异步框架实现充电行为和设备状态的实时监控
完整部署文档：编写了详细的系统安装及环境配置教程，保障项目可复现性
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