该项目开发了一套基于深度学习的蛇类识别与应急救治系统，采用PyTorch框架构建Deeplabv3+分割网络，在自建的10万张蛇类图像数据集上实现98.2%的物种识别准确率。系统后端使用Django搭建RESTful API服务，集成Nginx和Gunicorn实现高并发处理，支持每秒200+次识别请求。前端开发响应式网页与移动端APP，用户上传被咬蛇类照片后，系统在500ms内返回识别结果及对应毒蛇信息（毒性等级、分布区域等）。创新性地接入地理围栏技术，自动匹配5公里内具备抗蛇毒血清的医院，通过短信/APP推送双重报警机制将伤者GPS坐标、蛇种信息实时传送至急诊中心。数据库设计优化了蛇类特征与血清匹配关系，包含200余种蛇类的生物特征、抗毒血清类型等结构化数据。系统部署采用Docker容器化方案，集成模型量化技术使ResNet50骨干网络压缩至35MB，在低配服务器上仍保持92%的识别准确率。已在南方多蛇地区试运行6个月，累计识别毒蛇咬伤案例127起，平均救治响应时间缩短至15分钟，较传统方式效率提升8倍，相关技术申请2项医疗AI专利，并发表1篇SCI论文。
联系我时，请说是在杭州含情网络技术有限公司看到的，谢谢！
