AI环保执法证据智能生成与3D可视化报告系统

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI环保执法证据智能生成系统，帮助环保监察员快速生成执法证据和可视化报告，提高执法效率和证据可信度。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：环保监察员上传现场拍摄的污染源照片、视频和文字描述
   2. 图像处理：系统使用文生图能力，自动生成污染源的3D可视化模型，增强证据展示效果
   3. 文本生成：LLM文本生成能力将监察员的文字描述转化为规范的执法报告文本
   4. 报告整合：系统将3D可视化模型与执法报告文本自动整合，生成交互式3D执法报告
   5. 输出阶段：系统提供PDF格式的执法报告和3D可视化模型的交互式网页链接
   
   注意事项：系统需要确保生成的3D模型与实际情况一致，避免过度美化或失真，同时保护敏感信息。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

作为一名经常参与环境监察工作的从业者，我深刻体会到传统执法过程中证据收集和报告撰写的痛点。最近尝试用AI技术优化这个流程，记录下整个开发过程和实际应用效果。

系统设计思路

1. 需求分析：环保执法需要兼顾效率与证据严谨性，传统方式中拍照取证、手动撰写报告耗时费力，且平面照片难以全面展示污染现场的空间关系。
2. 技术选型：采用AI图像处理和自然语言处理技术，通过3D建模增强证据表现力，用LLM规范文本输出，形成闭环工作流。
3. 架构设计：系统分为前端上传模块、AI处理引擎和报告生成器三部分，确保从数据输入到报告输出全流程自动化。

核心功能实现

1. 智能上传界面：设计简洁的网页表单，支持照片/视频批量上传和文字备注，自动识别图像中的污染特征（如排污口位置、烟雾扩散方向）。
2. 3D模型生成：
3. 基于多角度照片通过点云重建技术生成基础模型
4. 采用语义分割标注污染源关键部位（如废水排放口）
5. 添加动态效果模拟污染物扩散过程
6. 报告自动化：
7. 文本生成模块自动提取监察员描述中的时间、地点、违法事实等要素
8. 智能匹配相关法律条款生成初步报告框架
9. 保留人工修正接口确保法律文书准确性

技术难点突破

1. 模型真实性保障：建立校验机制防止AI过度渲染，通过比对原始照片的EXIF数据和模型尺寸比例，确保3D展示与实际场景一致。
2. 敏感信息处理：开发自动模糊人脸/车牌的功能，在模型生成阶段即进行隐私过滤。
3. 多模态融合：解决3D模型与文本报告的坐标映射问题，使报告中的文字描述能精确定位到模型相应位置。

实际应用案例

在某次工业园区突击检查中： 1. 现场拍摄12张不同角度的废水排放照片和30秒视频 2. 系统10分钟内生成包含管道走向、排放量估算的3D模型 3. 自动生成的报告准确引用《水污染防治法》第45条 4. 最终输出的交互式网页允许滑动查看污染源全景，比传统照片证据说服力提升明显

使用建议

1. 拍摄取证时尽量包含远景、中景、特写多个层次
2. 文字描述需包含具体违法时间段和污染特征关键词
3. 生成报告后建议人工核对法律条款适用性

这次开发让我深刻体会到AI对环保执法的赋能价值。通过InsCode(快马)平台的部署功能，这个系统可以快速上线服务更多监察人员。实际体验中，从代码编写到部署运行全程可视化操作，特别适合需要快速迭代的政务类应用开发。

平台内置的AI辅助编程功能，在处理3D模型与报告模板对接这类复杂场景时，能智能推荐解决方案，大大降低了开发门槛。对于基层环保部门的技术人员来说，这种"低代码+AI"的模式确实能加速执法数字化转型。

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   我需要开发一个AI环保执法证据智能生成系统，帮助环保监察员快速生成执法证据和可视化报告，提高执法效率和证据可信度。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：环保监察员上传现场拍摄的污染源照片、视频和文字描述
   2. 图像处理：系统使用文生图能力，自动生成污染源的3D可视化模型，增强证据展示效果
   3. 文本生成：LLM文本生成能力将监察员的文字描述转化为规范的执法报告文本
   4. 报告整合：系统将3D可视化模型与执法报告文本自动整合，生成交互式3D执法报告
   5. 输出阶段：系统提供PDF格式的执法报告和3D可视化模型的交互式网页链接
   
   注意事项：系统需要确保生成的3D模型与实际情况一致，避免过度美化或失真，同时保护敏感信息。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果