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2026/1/19 19:20:15 网站建设 项目流程

2026年精选毕业设计:基于多模态识别的社区智能报修与设施巡检系统(含全套资料)

项目完整资料包含:毕业论文(Word+PDF)、前后端源码(Spring Boot + Vue3)、答辩PPT、开题报告、任务书、答辩讲解稿
适合人群:计算机/软件工程/物联网专业本科生,想做“有AI但不难”的智慧社区类毕设
部署难度:⭐⭐☆(一般难度,支持本地/云服务器一键部署)


💡 为什么这个选题在2026年特别火?

随着国家“十四五”智慧社区建设加速推进,基层治理数字化成为高校毕设热门方向。传统社区报修系统存在三大痛点:

  1. 居民不会描述问题→ 拍照模糊、文字不清,物业看不懂
  2. 维修响应慢→ 工单靠人工分派,效率低下
  3. 被动维修为主→ 设施坏了才修,缺乏预防性维护

本系统以“轻AI + 实用功能”为核心,融合图像识别、语音语义理解与预测性维护,打造一个真正能落地、有创新、技术栈主流的毕业设计项目。


🌟 核心亮点功能一览

功能模块创新点技术实现用户价值
多模态智能报修图片+语音双输入,自动识别设施类型与故障关键词腾讯云图像分类API + 讯飞语音转写 + 自定义NLP规则引擎居民无需打字,说一句“电梯有异响”即可精准报修
AR辅助维修扫描设备二维码,AR叠加显示维修指引前端调用AR.js + 后端设备知识库新手维修员也能快速处理常见故障
预测性巡检基于历史数据自动标记高风险设施简单寿命模型(使用年限+故障频次)从“坏了再修”变为“快坏就修”,降低突发故障率
工单智能分派按维修员位置、技能、当前负载自动派单地理围栏 + 负载均衡算法平均响应时间缩短40%+

⚙️ 技术架构详解(一般难度,适合本科毕设)

前端技术栈

模块技术选型说明
居民/维修端Vue3 + Vant Mobile响应式移动端,适配安卓/iOS
管理后台Vue3 + Element PlusPC端数据可视化
AR功能AR.js + Three.js轻量级WebAR,无需APP

后端技术栈

模块技术选型说明
核心框架Spring Boot 3.x主流Java后端框架
数据库MySQL 8.0存储用户、工单、设施台账
AI集成腾讯云图像识别 + 讯飞语音开放平台免训练,直接调用API(免费额度足够毕设使用)
部署Docker + Nginx一键部署脚本,支持Linux/Windows

为什么说“一般难度”?

  • 不需要自己训练AI模型,全部调用成熟云服务
  • AR功能基于Web实现,无需Unity或原生开发
  • 提供完整SQL初始化脚本和Postman接口文档

📊 功能模块详细对照表

用户端(居民)

功能描述创新性
楼栋绑定选择所属小区+楼栋单元对接社区人口库(模拟)
多模态报修上传图片 + 录制语音✅ 核心创新
进度追踪实时查看维修员位置(高德地图API)实用性强
评价反馈五星评分 + 文字评价闭环管理

维修端(物业人员)

功能描述创新性
智能接单自动接收附近工单负载均衡算法
AR辅助扫码查看维修指引✅ 轻量AR创新
状态更新一键切换“出发/维修中/完成”提升效率

管理后台(社区管理员)

功能描述创新性
设施台账录入设备信息(类型、安装时间等)基础功能
预测巡检自动生成月度巡检计划✅ 数据驱动创新
数据看板故障热力图、响应时长统计决策支持

📦 完整资料清单(全部提供!)

文件类型内容说明格式
毕业论文1.5万字,含系统设计、实现、测试章节Word + PDF
源码前后端完整代码,含详细注释ZIP
答辩PPT15页,突出创新点与技术实现PPTX
开题报告选题背景、技术路线、进度安排Word
任务书指导教师签字版模板Word
答辩讲解稿5分钟逐字稿,应对评委提问Word

🖥️ 系统部分预览图










💬 写在最后

本系统紧扣2026年“智慧社区”政策热点,用最低成本实现最大创新感

  • 多模态输入 → 解决居民报修描述难题
  • 预测性巡检 → 体现数据价值
  • WebAR辅助 → 展示技术前瞻性

既避免了“学生管理系统”这类烂大街选题,又不像大模型项目那样难以驾驭,非常适合想拿优秀毕设又不想熬夜debug的同学


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