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"智会唐山" 唐山市旅游产业发展大会小程序

"智会唐山" 唐山市旅游产业发展大会小程序

客户：唐山市文化广电和旅游局

完成时间：2021年09月

类别：软件开发

项目简介

“智会唐山”小程序是唐山市为旅游产业发展大会量身打造的数字化服务平台，旨在提升大会组织效率、优化参会体验，并助力唐山文旅产业推广。

项目详情

大会服务：提供会议日程、嘉宾介绍、直播观看、场馆导航等一站式会务支持，方便参会者高效参与。智慧导览：整合唐山优质旅游资源，推荐精品路线、特色美食及文化打卡点，提升游客体验。数据赋能：实时分析参会者偏好，为大会运营和后续旅游营销提供数据支撑。通过数字化手段，“智会唐山”小程序推动大会智慧化升级，展现唐山“智慧旅游”新形象，促进文旅产业高质量发展。

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AI大模型-目标追踪检测AI算法
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随着安全需求的增加和对高效运营的需求，客户寻求一种能够自动识别、跟踪并分析复杂环境中目标行为的技术解决方案。我司凭借其在人工智能领域的深厚积累和技术优势，被选为这一挑战性项目的合作伙伴。 解决方案概述 我们的团队采用了最先进的AI算法，包括但不限于以下几种技术： 相关滤波器技术：通过优化KCF（Kernelized Correlation Filters）算法，我们实现了快速而准确的目标跟踪能力，特别适用于实时监控场景。 深度学习应用：利用MDNet（Multi-Domain Network）模型，我们提高了跨领域目标识别的准确性，并且通过GOTURN技术直接从图像中学习目标位置的变化，简化了追踪流程。 强化学习探索：我们还引入了基于深度Q-learning的方法，使系统能够在没有人工干预的情况下自我优化追踪策略，极大地增强了系统的适应性和灵活性。 多物体追踪解决方案：Deep SORT技术的应用，结合了传统SORT方法与深度学习得到的外观描述子，使得即使在人群密集或目标众多的情况下，也能精确地同时追踪多个目标。 前沿Transformer架构：为了进一步提高系统性能，我们正在探索如何将Transformer架构融入目标追踪技术中，以期提供更加精准和可靠的追踪结果。 成果与影响 不仅为客户提供了强大的目标追踪能力，而且大大提升了操作效率和安全性。此外，该项目的成功也展示了我们在AI技术应用上的创新能力，以及解决实际问题的强大实力。 我们始终致力于开发和应用最先进的人工智能技术，为客户提供卓越的服务和解决方案。欢迎访问我们的官方网站，了解更多关于我们如何利用AI技术创造更美好未来的详细信息。
南湖景区数字化系统-商户分销结算系统
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景区商户分销结算系统是一个全面的管理平台，在帮助景区内的商户高效地管理和结算分销业务。以下是该系统的详细功能介绍： 数据概览 今日订单量：显示当天的订单总数，帮助商户实时了解销售情况。 实时营收：展示当前的总收入，便于商户随时掌握财务状况。 游客数量：统计进入景区的游客人数，为商户提供市场活跃度的参考。 退单率：显示订单的退款比例，帮助商户监控服务质量。 销售趋势 销售趋势图：通过折线图展示不同时间段（本周、本月、本年）的销售趋势，帮助商户分析销售波动和季节性变化。 订单来源分布 饼图分析：展示订单来自不同渠道的比例，包括官方网站、微信小程序、第三方平台、现场购票和其他渠道，帮助商户优化营销策略。 订单管理 订单列表：提供详细的订单信息，包括订单号、客户信息、购票数量、订单金额、支付状态、下单时间等，支持搜索和新建订单功能，方便商户进行订单跟踪和管理。 系统功能模块 个人中心：用户个人信息管理。 景区管理：对景区内各项资源和服务的管理。 商户管理：管理景区内的各个商户信息。 订单管理：处理和管理所有订单。 财务管理：处理财务相关事务，如佣金结算、账单管理等。 系统管理：包括实名认证管理、用户管理、登录记录、系统设置和权限管理等功能，确保系统的安全性和可操作性。 优势与价值 自动化结算：系统自动计算并分配佣金，减少人工错误，提高结算效率。 透明化管理：所有交易和佣金明细清晰可见，增强商户与分销商之间的信任。 多渠道整合：支持多种销售渠道的数据整合，帮助商户全面掌握市场动态。 数据分析：提供丰富的数据报表和分析工具，辅助商户做出更明智的决策。 通过这些功能，景区商户分销结算系统不仅提升了管理效率，还促进了景区商业生态的健康发展。
AI大模型-安全行为识别利用AI算法
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先进的安全行为识别系统，旨在提升公共区域的安全管理水平。该项目主要应用了深度学习、基于骨架的动作识别、注意力机制以及多模态融合等前沿技术。 首先，公司采用了3D卷积神经网络（3D CNNs）和循环神经网络（RNN）相结合的方式处理视频数据。通过3D CNNs提取视频帧中的空间特征，同时利用RNN捕捉动作的时间动态特性。这种方法特别适用于复杂环境下的行为识别，如机场、商场等人流密集的公共场所。为了提高识别精度，我们还引入了注意力机制，使得模型能够聚焦于视频中的关键区域或时间段，有效提高了对潜在威胁行为的检测能力。 其次，基于骨架的动作识别也是本项目的一大亮点。我们使用了先进的人体姿态估计算法来获取人体的关键点位置，并将这些关键点的时空轨迹输入到一个优化过的RNN模型中，用于识别人体动作。该方法不仅减少了背景噪音的干扰，还能更准确地识别复杂的异常行为模式。 此外，考虑到实际应用场景的多样性，我们实现了多模态融合技术，结合视频、音频等多种数据源进行综合分析。例如，在监测公共场所时，除了视频监控外，系统还可以分析声音信号，识别出尖叫或玻璃破碎等异常声音，从而提供更加全面的行为识别结果。 最后，为了解决标注数据不足的问题，我们采用了自监督学习策略，设计了一系列预训练任务，比如预测视频中缺失的部分，使模型能够在没有大量人工标注的情况下自主学习有用的特征表示。这一策略极大地提升了模型的泛化能力和识别准确性。 通过上述一系列先进技术的应用，系统成功帮助客户提升了公共区域的安全管理水平，实现了对潜在危险行为的实时监测与预警，大幅降低了安全事件的发生概率，获得了客户的高度评价。这个项目也展示了AI技术在提升社会安全性方面的巨大潜力。