# 项目长期记忆

## 项目基本信息
- **项目名称**：茄子智能检测与全链路管理系统
- **项目路径**：d:/eggplantshapeBS1/djangoProject
- **技术栈**：Django 3.2 + YOLO11n/YOLOv8 + GLM-4-Flash + 微信小程序(TypeScript)
- **核心功能**：茄子品相分级、病虫害诊断、多模态融合、LLM处方、边缘节能推理、持续学习

## 已完成工作

### 2026-04-11
- 为"第十八届全国大学生计算机设计大赛 人工智能实践赛"生成了完整的作品报告DOCX文件
- 输出文件：`C:\Users\Lenovo\Desktop\AI竞赛作品报告_茄子智能检测系统.docx`（约48KB）
- 生成脚本：`C:\Temp\generate_report.py`（python-docx实现）
- 报告包含：封面、目录、第1-6章全文、参考文献，共约19页

## 项目关键模块说明
- `predict/`：YOLO11n品相检测
- `PAD_predict/`：YOLOv8病虫害检测，含热更新(mtime)和融合引擎
- `edge_core/`：InferenceGate帧差节能门控 + PowerAuditor功耗审计
- `yolo_evolve.py`：模型自演进脚本（困难样本微调）
- `feedback/`：用户反馈 → 持续学习触发
- `miniapp/`：微信小程序端
- `PAD_predict/llm_expert.py`：GLM-4-Flash专家处方
- `PAD_predict/fusion_engine.py`：视觉×环境融合诊断引擎
