AI农业赛事场地3D可视化规划系统

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个农业赛事场地智能规划系统,集成AI的能力,帮助赛事组织者快速生成符合D可视化方案。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:组织者输入赛事类型(如农机竞赛/农产品展览)、场地面积、地形特征等基础信息
    2. 图像生成:系统使用文生图能力,根据输入信息生成初步的场地布局概念图
    3. 3D扩展:通过图像画面扩展功能,将2D概念图转换为可360度查看的3D场景
    4. 风格优化:根据农业赛事主题(如有机农业/智慧农业),自动调整场地设计的视觉风格
    5. 输出整合:生成包含尺寸标注的3D可视化方案图,并提供可交互的虚拟漫游模式
    
    注意事项:系统需支持多种农业赛事类型预设模板,并提供手动调整设计细节的功能。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在开发一个农业赛事场地智能规划系统,目标是帮助赛事组织者快速生成3D可视化方案。这个项目让我深刻体会到AI在农业领域的创新应用,也积累了一些实践经验,分享给大家。

  1. 系统设计思路 农业赛事种类繁多,从农机竞赛到农产品展览,每种类型对场地要求差异很大。系统的核心是通过AI技术,将组织者输入的基础信息快速转化为直观的3D规划方案。

  2. 关键功能实现

  3. 输入模块:支持赛事类型、场地面积、地形特征等参数配置。特别设计了农产品展览和农机竞赛两种典型场景的预设模板,大幅降低使用门槛。
  4. AI图像生成:采用文生图技术,根据输入信息自动生成2D布局概念图。测试发现,明确标注"农机通道宽度"、"观众区面积"等关键参数能显著提升生成质量。
  5. 3D场景转换:通过画面扩展功能将2D图转为3D模型时,特别注意保留原始设计的功能分区,确保实用性不打折。

  6. 视觉风格优化 针对不同农业主题开发了多种风格滤镜:

  7. 有机农业采用自然色调和曲线布局
  8. 智慧农业突出科技感线条和LED元素
  9. 传统农耕展区则使用木质纹理和复古配色

  10. 交互功能开发

  11. 虚拟漫游模式支持第一人称和鸟瞰两种视角
  12. 关键区域添加了悬浮提示框,显示详细尺寸数据
  13. 允许用户手动调整展位间距、通道宽度等细节

  14. 实际应用效果 在某省农业创新大赛筹备中试用该系统:

  15. 传统手工规划需要3天的工作,系统10分钟就完成了初稿
  16. 3D可视化让组委会能提前发现通道狭窄等潜在问题
  17. 风格切换功能帮助快速适配不同宣传主题

这个项目在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅,云端环境一键部署后,测试人员通过链接就能体验完整功能,省去了复杂的本地配置过程。示例图片 对于需要快速验证创意的农业科技项目,这种开箱即用的开发体验确实很加分。

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    1. 输入阶段:组织者输入赛事类型(如农机竞赛/农产品展览)、场地面积、地形特征等基础信息
    2. 图像生成:系统使用文生图能力,根据输入信息生成初步的场地布局概念图
    3. 3D扩展:通过图像画面扩展功能,将2D概念图转换为可360度查看的3D场景
    4. 风格优化:根据农业赛事主题(如有机农业/智慧农业),自动调整场地设计的视觉风格
    5. 输出整合:生成包含尺寸标注的3D可视化方案图,并提供可交互的虚拟漫游模式
    
    注意事项:系统需支持多种农业赛事类型预设模板,并提供手动调整设计细节的功能。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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