AI技术栈：Python + OpenCV + TensorFlow + DeepSeek API 前端：Vue3 + Vite + ECharts 后端：SpringBoot + Redis + MySQL

此系统为本人独立设计并全栈开发的企业级多模态AI智能本地管理平台——成功整合了深度学习实时推理与大型语言模型应用，实现了从视频数据捕获、高性能模型部署到最终产品化交付的完整AI工程化实践，致力于提供稳定、实时的智能情感分析服务。

• 多模态技术实现：融合计算机视觉与自然语言处理，实现真正的多模态AI情绪分析解决方案，并将情绪识别功能融入企业管理流程，提供个性化干预建议，提升员工心理健康水平。
• AI核心技术栈：基于OpenCV构建高效的实时视频流数据捕获与预处理模块，利用TensorFlow和定制化Xception CNN模型，实现人脸检测和精准处理7种情绪识别分类流水线等功能。
• 模型训练与优化：使用FER2013大规模数据集训练模型，通过轻量级架构优化，在保持较低资源消耗的前提下，实现了较高的识别准确率。
• 大模型驱动服务：深度集成 DeepSeek LLM API，设计并应用专业的心理咨询师角色提示词，将实时捕获的情绪数据转化为个性化、结构化的心理健康建议，增强系统的决策支持能力。
• 系统架构模块开发：基于若依架构搭建，采用前后端分离（Vue3+SpringBoot）设计，并开发WebSocket双向实时通信服务，支持处理30帧实时视频流，确保情绪数据传输的毫秒级低延迟。
• 数据可视化与报告：集成ECharts动态图表，实现用户情绪趋势、历史记录的多维度数据可视化分析，并支持生成专业、可下载的情绪分析报告。

docker compose up -d

docker compose ps

docker compose logs -f

docker compose down

多模态情绪识别管理系统
├── 🎨 前端服务 (Vue3 + Vite)
│   └── 端口: 3000
├── ⚙️ 后端服务 (SpringBoot)
│   └── 端口: 8080
├── 🐍 Python情绪识别微服务 (Python 3.11)
│   ├── WebSocket视频接收: 12222
│   ├── WebSocket情绪分析: 12223
│   └── HTTP API服务: 5000
├── 🗄️ MySQL数据库
│   └── 端口: 3306
├── ⚡ Redis缓存
│   └── 端口: 6379
└── 🌐 Nginx反向代理
    └── 端口: 80

服务	容器端口	宿主机端口	说明
Nginx	80	80	统一入口
后端服务	8080	8080	SpringBoot应用
前端服务	80	3000	Vue应用
Python-WS视频	12222	12222	WebSocket视频接收
Python-WS情绪	12223	12223	WebSocket情绪分析
Python-HTTP	5000	5000	Flask API服务
MySQL	3306	3306	数据库
Redis	6379	6379	缓存

构建者：LGJ
技术栈：Python + OpenCV + TensorFlow + DeepSeek API + Vue3 + Vite + ECharts + SpringBoot + Redis + MySQL
项目类型：全栈 情绪识别管理系统
开始时间：2025年04月
最后更新：2026年01月