猪场健康多模态监测
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案例介绍
本项目面向猪场健康异常监测场景，从猪舍疑似咳嗽音频切入，构建“音频输入—异常识别—风险解释—人工复核—日报记录”的可运行 Demo。系统将音频、视频活动和趋势事件统一为可追溯证据，通过规则层完成多模态融合，再生成受约束的风险说明、建议动作和日报摘要；系统明确只提供异常提示与复核支持，不替代兽医诊断。
项目覆盖真实资产登记、来源与许可证管理、人工标注与复核、训练数据准备度审计、按录制组划分训练/验证/测试集、可解释音频与视频基线、多模态证据融合、受控解释及日报 Agent 运行轨迹。针对动物健康场景中的弱标签、背景噪声、数据泄漏和模型过度解释等风险，设计了模型、规则、解释与人工决策相互隔离的系统边界。
我负责场景定义、产品路线、数据与验证边界、交互展示和验收标准设计。作品集版本已完成 11 项机器审计，能够完整展示动物健康 AI 从数据治理、模型基线到产品化表达的工程闭环；现有示例数据均明确标记为 Mock，真实模型效果需在获得授权现场数据后另行验证。
项目覆盖真实资产登记、来源与许可证管理、人工标注与复核、训练数据准备度审计、按录制组划分训练/验证/测试集、可解释音频与视频基线、多模态证据融合、受控解释及日报 Agent 运行轨迹。针对动物健康场景中的弱标签、背景噪声、数据泄漏和模型过度解释等风险，设计了模型、规则、解释与人工决策相互隔离的系统边界。
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猪场健康多模态监测
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本项目面向猪场健康异常监测场景，从猪舍疑似咳嗽音频切入，构建“音频输入—异常识别—风险解释—人工复核—日报记录”的可运行 Demo。系统将音频、视频活动和趋势事件统一为可追溯证据，通过规则层完成多模态融合，再生成受约束的风险说明、建议动作和日报摘要；系统明确只提供异常提示与复核支持，不替代兽医诊断。
项目覆盖真实资产登记、来源与许可证管理、人工标注与复核、训练数据准备度审计、按录制组划分训练/验证/测试集、可解释音频与视频基线、多模态证据融合、受控解释及日报 Agent 运行轨迹。针对动物健康场景中的弱标签、背景噪声、数据泄漏和模型过度解释等风险，设计了模型、规则、解释与人工决策相互隔离的系统边界。
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