【Python】超智能水表系统（集成Yolov11+Arima+coze智能客服）

超智能水表系统设计与实现

引言

本文将详细介绍一个基于FastAPI和React的智能水表系统的设计与实现，该系统集成了计算机视觉、时序预测和智能客服等多项技术，实现了水表读数的自动识别、用水量预测和智能化客服等功能。

【python】超智能水表系统（集成yolov11+Arima+coze）

系统架构

技术栈选型

本系统采用前后端分离的架构，主要技术栈包括：

1. 前端技术栈：

   • React + Vite：提供高效的开发体验和快速的构建性能

2. 后端技术栈：

   • FastAPI：高性能的Python Web框架，支持异步IO

3. AI技术栈：

   • YOLOv11：最新的目标检测算法，实现水表读数识别
   • ARIMA：时序数据预测，实现用水量预测
   • Coze框架：搭建水表知识库，构建水表智能客服

核心功能实现

1. 水表读数识别

水表读数识别模块采用YOLOv11算法，该算法在目标检测领域具有领先的性能。实现流程如下：

@app.post("/api/meter/detect")
async def detect_meter_reading(file: UploadFile = File(.</