随着城市化进程加快和全球气候变暖，白蚁危害呈现逐年上升趋势，对建筑安全、文物保护和居民生活造成严重威胁。然而，公众对白蚁的认知普遍不足，多数人难以准确辨别白蚁种类、识别危害迹象，也缺乏科学的预防和处置知识。传统的白蚁科普方式主要依赖纸质宣传册和线下讲座，存在传播范围有限、信息更新滞后、互动性不足等问题，难以满足公众随时随地获取专业知识的需求。因此，开发一套集科普教育、智能识别和社区交流于一体的白蚁科普信息化平台成为迫切需求。
针对上述问题，本项目设计并实现了一套白蚁科普微信小程序系统。系统采用前后端分离架构，用户端为微信小程序，管理端为Web应用，后端基于Spring Boot3 和 MyBatis-Plus 构建 RESTful API，采用 JWT 进行身份认证；小程序端使用 uni-app + Vue3 开发，支持微信授权登录；管理端使用 Vue3 + Element Plus 构建。系统的核心业务链路包括：科普内容发布与浏览（文章与视频双频道）、白蚁拍照智能识别（基于自训练 MobileNetV2 深度学习模型与多层智能降级策略，对接物种知识库）、社区论坛互动交流（发帖/评论/点赞/收藏）以及 AI 智能问答助手（基于 DeepSeek 大语言模型）。系统设有管理员一种管理端角色，负责内容审核、用户管理和系统运维；小程序端面向普通用户，提供科普学习、拍照识别、社区互动和个人中心等功能。特色亮点包括：白蚁 AI 拍照识别功能采用三层动态降级策略（本地 MobileNetV2 ONNX模型推理 → 图片感知哈希匹配 → 默认兜底），可自动匹配物种档案并关联科普文章，DeepSeek AI智能助手提供专业白蚁问题咨询，社区论坛配备敏感词过滤和内容审核机制，工作台提供数据可视化看板实时展示平台运营指标。
本项目的实施对白蚁防治科普领域具有多方面的积极意义：从公共服务角度看，系统将专业的白蚁防治知识以图文、视频和AI问答等多种形式呈现在微信小程序上，打破了传统科普在时间和空间上的限制，使公众能够随时随地获取权威的白蚁防治指导，有助于提高全民白蚁防范意识，减少因处置不当造成的二次危害。从技术实践角度看，项目综合运用了微信小程序开发、深度学习模型训练与部署（MobileNetV2 迁移学习 + ONNX 跨平台推理）、AI 图像识别、大语言模型对话、实时通信等多种前沿技术，为同类科普平台的建设提供了可复用的技术方案和架构参考。从人才培养角度看，项目涵盖了前后端分离、双端适配、大模型集成、数据可视化等多个工程实践环节，对开发者全栈工程能力的提升具有重要锻炼价值。
关键词：白蚁科普、白蚁知识科普、白蚁防治科普、白蚁识别科普、白蚁科普平台
课题列表：
本系统包含用户端与管理端，各端功能如下：
注册：填写用户名、密码、手机号和短信验证码完成账号注册，提交前进行格式校验。
登录：支持手机号验证码登录、账号密码登录和微信一键授权登录三种方式，登录成功后签发 JWT 令牌并持久化用户信息。
首页：展示轮播图Banner、最新科普文章推荐、热门视频推荐以及快捷功能入口，支持搜索跳转至科普页面，支持微信分享。
科普：提供科普文章和科普视频双频道浏览，支持按分类筛选，支持关键词搜索，分页加载更多内容。
文章详情：查看科普文章的完整富文本内容，登录后可收藏或取消收藏。
视频播放：在线播放科普视频，展示视频简介和播放量，登录后可收藏或取消收藏。
拍照识别：拍照或从相册选择昆虫图片上传，系统采用三层动态降级的智能识别策略：优先使用本地自训练的MobileNetV2 ONNX深度学习模型进行推理，若模型未加载或推理失败则通过图片感知哈希（aHash）与720张样本数据集进行相似度匹配，最终兜底返回默认数据。识别结果自动关联物种信息库，返回物种名称、识别置信度和详细的物种档案信息（包括识别特征、生活习性、分布区域和防治建议）。
AI智能助手：基于DeepSeek大语言模型的白蚁科普专业问答，支持Markdown格式渲染回复内容，提供白蚁识别、预防、治理等方面的专业咨询。
社区：浏览热门帖子和最新帖子列表，登录后可发布帖子，查看帖子详情并参与评论和点赞。
我的收藏：集中管理收藏的科普文章和科普视频，点击可跳转至详情页面。
我的消息：查看系统推送的消息通知列表，支持标记已读和分页加载。
平台公告：查看管理员发布的公告通知列表及公告详情。
意见反馈：提交意见反馈内容并可上传截图，查看历史反馈列表及管理员的回复信息。
个人中心：查看和编辑个人信息，支持上传头像。
修改密码：输入原密码和新密码修改登录密码，修改成功后需重新登录。
自训练深度学习模型与三层智能降级识别架构：系统采用 MobileNetV2 轻量级卷积神经网络，基于PyTorch 迁移学习在 720 张白蚁样本数据集上进行微调训练，导出为 ONNX 跨平台模型格式，通过 ONNX Runtime 在 Java 后端实现本地实时推理。整体识别采用三层动态降级策略：第一层使用本地 ONNX 模型推理，第二层通过图片感知哈希与样本数据集进行相似度匹配，第三层返回默认兜底数据。各层逐级降级、自动切换，兼顾了识别精度、服务可用性和离线运行能力。识别结果自动关联物种信息库，展示物种名称、识别特征、生活习性、分布区域和防治建议等详细档案，实现从"拍照"到"获取专业知识"的一站式科普体验。
DeepSeek 大语言模型驱动的 AI 科普助手：系统对接 DeepSeek 大语言模型，以白蚁科普专家人设提供智能问答服务，支持白蚁识别、预防、治理等专业领域的自然语言交互。回复内容以 Markdown 格式渲染呈现，兼顾专业性与可读性，为用户提供 7×24 小时不间断的白蚁科普咨询服务。
双端融合的科普内容分发体系：系统采用微信小程序用户端与Web管理端的双端架构，科普文章和视频通过管理端统一审核发布，在小程序端按分类体系（种类与识别、危害与迹象、预防与检查、治理与安全、政策法规）组织呈现，支持搜索和分页浏览。文章采用富文本编辑器编辑，视频支持在线播放，用户可收藏感兴趣的内容，构建了完整的科普内容生产、分发和消费闭环。
社区论坛与敏感词自动审核机制：系统内置社区论坛模块，支持用户发帖、评论、点赞和收藏等社交互动功能。后端维护敏感词库并在启动时加载至内存缓存，用户发帖和评论时自动检测敏感词，命中则将内容状态置为"待审核"交由管理员处理，有效保障了社区内容的健康有序。
基于 RBAC 的动态菜单权限控制：系统采用角色-菜单关联的 RBAC 权限模型，管理端菜单树由后端根据用户角色动态返回，前端据此注册动态路由并渲染侧边栏菜单，不同角色登录后仅可见其被授权的功能模块。菜单结构支持在线编辑，权限变更即时生效，无需修改代码，实现了灵活可扩展的权限管理。
数据可视化运营看板：管理端工作台集成 ECharts 图表引擎，通过四项统计卡片（科普文章数、视频数、注册用户数、论坛帖子数）和四个交互式图表（分类占比环形图、热门文章阅读量柱状图、近 7 日内容发布趋势双线图、热门视频播放量柱状图）全方位展示平台运营数据，辅助管理员进行内容运营决策。
微信生态深度融合的登录与分享：小程序端支持微信一键授权登录，调用 wx.login 获取临时 code 经后端换取 openid 实现静默登录，首次登录自动注册无需填写信息，极大降低了使用门槛。同时支持微信分享功能，用户可将首页或科普内容分享至微信好友和朋友圈，借助微信社交链路扩大科普传播覆盖面。
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