🏭 AI 地磅视觉识别系统

AI视觉 + IoT + 防作弊 · 工业智能化Demo项目

Java 17Spring Boot 3Python Flask AI视觉PLC模拟SSE实时推送

🎯 项目价值

🤖 AI + 工业落地

将AI视觉识别应用于传统地磅称重场景，解决作弊、效率低、数据孤岛等实际痛点。不是概念Demo，是真正能落地的架构。

🧩 IT + OT 融合

Java后端打通AI视觉服务 + PLC设备模拟器，展示完整的IoT数据闭环——从传感器采集到AI决策到业务记录。

🛡️ 防作弊体系

多层防作弊检测引擎：AI视觉判断+重量阈值+信号分析+历史比对，替代传统人工监督。

⚡ 实时监控

SSE实时推送称重数据，Dashboard即时展示每笔称重的AI识别结果和防作弊状态。

🔁 称重流程

🚛

车辆上磅

→

📸

AI拍照识别
车牌+车型+货物

→

⚖️

PLC读取重量
毛重+皮重

→

🛡️

防作弊检测

→

📊

生成记录
SSE实时推送

📂 项目结构

ai-weighbridge-system/
├── demo.sh # 一键启动脚本
├── README.md # 项目文档
├── backend/ # Spring Boot 后端
│ ├── pom.xml
│ └── src/main/java/com/aiweigh/
│ ├── AiWeighbridgeApplication.java
│ ├── controller/WeighRecordController.java
│ ├── controller/WeighScheduler.java
│ ├── service/WeighService.java # 核心业务
│ ├── service/AiVisionService.java # AI视觉客户端
│ ├── service/PlcSimulatorService.java # PLC模拟器
│ ├── model/WeighRecord.java
│ └── config/
└── ai-service/ # Python AI 视觉服务
├── app.py # Flask API
└── requirements.txt

🛠️ 技术栈

层级	技术	说明
后端	Java 17 + Spring Boot 3.2	核心业务 + REST API + SSE
AI服务	Python 3 + Flask	车牌识别 + 防作弊检测（可替换为PaddleOCR/YOLOv8）
前端	原生HTML/CSS/JS	实时Dashboard + SSE订阅
数据库	H2 (内存)	Demo零配置，生产可换MySQL

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