使用方法：
1点击"算法模型"即可上传修改删除训练好的AI模型
2点击"计算任务"即可查看需要计算的任务，点击启用即可开始进行AI模型的推理运算
3点击"告警中心"即可查看模型的告警记录,比如识别到河道有垃圾漂浮物即产生一条告警信息
4点击"推送日志"即可查看本平台向其他平台推送的HTTP告警日志记录
5点击"客户管理"即可查看需要给哪些客户平台推送告警信息
项目定位
该算法中台旨在解决JAVA开发者在AI模型开发、部署和应用中的痛点，通过整合SpringBoot、Python和Shell脚本的优势，实现AI模型的全生命周期管理（训练、部署、推理、监控），并基于Docker容器化技术简化运维流程。
核心功能与技术架构
1. 多语言协同工作
- SpringBoot
：负责Web后端开发，提供RESTful API接口，管理用户操作（如模型上传、任务调度）。 - Python
：用于AI模型训练与推理，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架，提供高效的算法实现。 - Shell脚本
：调用Linux服务器资源（如GPU调度、日志管理），实现底层资源的高效利用。
2. Docker容器化部署
将整个中台系统打包为Docker镜像，支持快速部署、弹性扩展和资源隔离。 简化运维复杂度，降低环境依赖问题。
3. 模块化功能设计
- 算法模型管理
：支持模型上传、修改、删除和版本控制。 - 计算任务调度
：管理AI推理任务，支持任务启用、暂停和结果查看。 - 告警中心
：实时监控模型输出（如河道垃圾识别），生成告警记录。 - 推送日志
：记录HTTP告警日志，支持与其他系统对接。 - 客户管理
：配置告警信息推送的目标客户平台。
使用方法
1. 算法模型管理
- 上传模型
：通过Web界面上传训练好的AI模型（如.h5、.pth格式）。 - 修改/删除
：支持对已有模型进行版本更新或删除。 - 训练集成
：通过Python脚本调用模型训练流程（需额外配置训练环境）。
2. 计算任务调度
- 查看任务
：在"计算任务"页面查看待处理任务列表。 - 启用任务
：点击"启用"按钮，触发AI模型推理（如图像分类、目标检测）。 - 结果查看
：任务完成后，查看推理结果（如分类标签、置信度）。
3. 告警中心
- 实时监控
：系统自动分析模型输出，生成告警（如河道漂浮物检测）。 - 告警记录
：查看历史告警信息，支持导出或删除。
4. 推送日志
- 日志查看
：查看HTTP告警日志，包括推送时间、目标平台和响应状态。 - 对接配置
：在"客户管理"中配置推送目标（如API地址、认证信息）。
5. 客户管理
- 客户配置
：添加或删除需要接收告警信息的客户平台。 - 推送规则
：设置告警推送条件（如告警类型、优先级）。
技术亮点
- 降低JAVA开发者AI开发门槛
通过Web界面和RESTful API，开发者无需深入Python或AI框架即可完成模型部署。 - 高效资源利用
Docker容器化实现资源隔离，Shell脚本优化Linux服务器资源调度（如GPU共享）。 - 全生命周期管理
从模型训练到推理任务调度，再到告警监控和日志推送，覆盖AI模型应用的完整流程。 - 灵活扩展性
模块化设计支持新增算法模型或功能（如新增目标检测算法）。
适用场景
- 智慧城市
河道垃圾监测、交通违规识别、公共安全监控。 - 工业质检
产品缺陷检测、生产线自动化监控。 - 零售与物流
商品识别、库存盘点、包裹分拣。 - 医疗影像
辅助诊断（如X光片分类）、病灶检测。
总结
该机器视觉算法中台通过整合多语言技术和Docker容器化，为JAVA开发者提供了低门槛的AI模型开发、部署和应用解决方案。其核心优势在于简化运维、降低技术门槛和支持全流程管理，适合需要快速落地AI能力的企业或团队。
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