AI社区垃圾分类3D互动宣传系统

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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AI社区垃圾分类宣传系统,帮助物业经理快速生成互动式宣传材料,提升居民垃圾分类意识。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:物业经理选择社区类型(住宅/商业/混合)、目标人群(儿童/成人/老人)和重点宣传的垃圾分类类别
    2. 内容生成:系统使用LLM文本生成能力,自动创建符合目标人群认知水平的垃圾分类知识讲解文本
    3. 视觉设计:文生图功能根据文本内容生成对应的3D互动场景,如可旋转的垃圾桶模型、垃圾分类过程动画
    4. 互动设计:系统自动在3D场景中添加交互热点,点击可查看各类垃圾的详细分类说明
    5. 输出整合:生成可嵌入社区APP的HTML5互动页面,同时提供打印版的简化图文指南
    
    注意事项:系统需支持多语言版本,并提供数据统计功能追踪居民学习效果。
  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

最近在帮社区做垃圾分类宣传时,我发现传统的纸质海报效果有限,居民参与度不高。于是尝试用技术手段解决这个问题,开发了一套AI社区垃圾分类3D互动宣传系统。这个系统特别适合物业经理快速生成互动式宣传材料,提升居民垃圾分类意识。下面分享我的实践心得。

  1. 系统设计思路

最初的想法是让宣传材料更生动。传统海报是静态的,而这个系统能根据社区特点动态生成内容。比如住宅区和商业区的垃圾种类不同,系统可以自动调整重点宣传的类别。

  1. 核心功能实现

系统主要分五个模块:

  • 社区类型选择:物业经理先选择社区类型,系统会根据不同类型推荐重点宣传的垃圾类别。比如住宅区侧重厨余垃圾,商业区则关注可回收物。

  • 内容智能生成:利用AI技术,系统能自动生成符合目标人群认知水平的讲解文本。给小朋友的说明会用简单有趣的语言,给成人的则更详细专业。

  • 3D场景构建:文字内容会自动转换成3D互动场景。比如生成可旋转的垃圾桶模型,展示不同垃圾应该如何投放,还有分类过程的动画演示。

  • 交互功能添加:系统会在3D场景中设置交互点,居民点击某个垃圾图标就能看到详细的分类说明和处置建议。

  • 多格式输出:最终生成HTML5互动页面,可以直接嵌入社区APP,同时提供打印版的简化指南,方便张贴在公告栏。

  • 实际应用效果

在试点社区使用时,居民反馈特别好。以前的海报没人看,现在大家都喜欢点开3D互动页面学习。特别是小朋友,通过动画游戏的方式记住了很多分类知识。

物业经理最满意的是数据统计功能,能清楚看到哪些居民学习了宣传材料,哪些分类知识点需要加强宣传。系统还支持多语言,解决了外籍居民的沟通难题。

  1. 开发经验分享

有几个关键点值得注意:

  • 内容要因地制宜,不同社区的重点垃圾类别可能完全不同

  • 交互设计要简单明了,避免操作太复杂影响使用体验

  • 3D模型要轻量化,确保在老旧手机上也能流畅运行

  • 打印版材料要重点突出,方便快速浏览

  • 未来优化方向

接下来计划增加AR功能,让居民用手机摄像头识别垃圾并给出分类建议。还考虑接入社区积分系统,对积极参与的居民给予奖励。

整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成,特别方便。不用配置复杂的环境,直接在线编辑代码,还能一键部署测试。平台内置的AI辅助功能帮我解决了不少技术难题,大大提高了开发效率。

示例图片

如果你也在为社区宣传发愁,不妨试试这个思路。用技术赋能环保教育,既提升了工作效率,又让垃圾分类变得有趣易懂。

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    2. 内容生成:系统使用LLM文本生成能力,自动创建符合目标人群认知水平的垃圾分类知识讲解文本
    3. 视觉设计:文生图功能根据文本内容生成对应的3D互动场景,如可旋转的垃圾桶模型、垃圾分类过程动画
    4. 互动设计:系统自动在3D场景中添加交互热点,点击可查看各类垃圾的详细分类说明
    5. 输出整合:生成可嵌入社区APP的HTML5互动页面,同时提供打印版的简化图文指南
    
    注意事项:系统需支持多语言版本,并提供数据统计功能追踪居民学习效果。
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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

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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