PawSense 宠物健康
案例介绍
作品名称：PawSense 宠物健康 AI 分析推理平台
所属行业：人工智能 / 宠物服务
作品介绍（326 字）
本项目为独立全栈开发的 AI 视觉推理微服务系统，面向宠物门店、线上宠物健康咨询场景，完整覆盖图像检测、多模型协同、大模型智能诊断、业务后台全流程。本人全权负责后端架构、视觉模型部署、大模型集成、服务运维与容错体系搭建。采用 Java Spring Boot 承载业务逻辑，Python FastAPI 搭建 AI 推理微服务，并行部署三类 YOLOv11 视觉模型，实现宠物品种识别、行为检测、皮肤病病灶定位。搭建三级 AI 决策链路，结合视觉大模型校验图像内容，通用大模型生成健康养护建议；自研规则知识库兜底方案，大模型服务异常时可独立输出专业诊断，保障系统不间断可用。配套多层容错机制，包含置信度过滤、异常图片拦截、跨模型校验、接口超时降级；使用 Nginx 实现路由分发、限流防护，Docker Compose 完成多服务容器化一键部署，优化数据库索引与慢查询，支撑高并发图像推理请求，可快速适配各类图像识别、AI 问诊类定制开发需求。
PawSense 宠物健康
案例介绍
案例一（AI 视觉推理服务，封面项目）
作品名称：PawSense 宠物健康 AI 分析推理平台
所属行业：人工智能 / 宠物服务
作品介绍（326 字）
本项目为独立全栈开发的 AI 视觉推理微服务系统，面向宠物门店、线上宠物健康咨询场景，完整覆盖图像检测、多模型协同、大模型智能诊断、业务后台全流程。本人全权负责后端架构、视觉模型部署、大模型集成、服务运维与容错体系搭建。采用 Java Spring Boot 承载业务逻辑，Python FastAPI 搭建 AI 推理微服务，并行部署三类 YOLOv11 视觉模型，实现宠物品种识别、行为检测、皮肤病病灶定位。搭建三级 AI 决策链路，结合视觉大模型校验图像内容，通用大模型生成健康养护建议；自研规则知识库兜底方案，大模型服务异常时可独立输出专业诊断，保障系统不间断可用。配套多层容错机制，包含置信度过滤、异常图片拦截、跨模型校验、接口超时降级；使用 Nginx 实现路由分发、限流防护，Docker Compose 完成多服务容器化一键部署，优化数据库索引与慢查询，支撑高并发图像推理请求，可快速适配各类图像识别、AI 问诊类定制开发需求。
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