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README.md

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-# themblem.com project
+# 徵象 Themblem
+
+**AI 驱动的智能防伪溯源平台**
+
+徵象基于"无复制性原理"，利用二维码在印刷过程中形成的微观差异作为不可复制的"图像指纹"，结合深度学习模型实现高精度真伪鉴别。消费者仅需通过微信小程序扫码，即可在 1-2 秒内完成防伪验证。
+
+## 架构总览
+
+```
+┌──────────────────────┐     ┌────────────────────┐
+│  微信小程序 (scanner) │     │  管理后台 (web)      │
+│  · 扫码采集           │     │  · Vue 3 + CoreUI   │
+│  · WASM QR 检测       │     │  · 产品/批次管理     │
+│  · 实时验证           │     │  · 扫描数据分析      │
+└──────────┬───────────┘     └──────────┬─────────┘
+           │                            │
+           ▼                            ▼
+┌──────────────────────────────────────────────────┐
+│              Django API (api)                     │
+│  · REST API (Tastypie)  · 多租户隔离              │
+│  · AI 对话 (DeepSeek)   · 阿里云 OSS 存储         │
+│  · 设备摄像头适配       · PostgreSQL               │
+└──────────────────────┬───────────────────────────┘
+                       │
+       ┌───────────────┼───────────────┐
+       ▼               ▼               ▼
+┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
+│  alg (C++)  │ │ emblem5 (AI)│ │  Kubernetes  │
+│  · libqr    │ │  · ResNet18 │ │  · K3s       │
+│  · WASM 编译 │ │  · 训练/推理 │ │  · Traefik   │
+│  · 特征提取  │ │  · wandb    │ │  · Nginx     │
+└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
+```
+
+## 项目结构
+
+```
+├── alg/            QR 码检测与特征提取 (C++/WASM)
+├── api/            Django REST API 后端
+├── web/            Vue 3 管理后台
+├── scanner/        微信小程序
+├── emblem5/        AI 训练与推理流水线 (PyTorch)
+├── deploy/         Kubernetes 部署配置
+├── scripts/        部署脚本与 CLI 工具
+├── dataset/        训练数据集样本
+├── doc/            产品与技术文档
+├── Makefile        构建、训练、部署一站式入口
+└── .gitlab-ci.yml  CI/CD 流水线
+```
+
+## 核心模块
+
+### QR 检测引擎 (`alg/`)
+
+基于 OpenCV 构建的 QR 码检测与特征提取库，核心用 C++ 编写，编译产出：
+
+- **qrtool** — CLI 工具，用于离线处理
+- **qrtool.web.wasm** — 浏览器端 WebAssembly
+- **qrtool.wx.wasm** — 微信小程序 WebAssembly
+
+关键算法包括 QR 码定位、透视矫正、微观特征提取和相似度比对（CellWeight / FuzzyPixelCmp）。
+
+### AI 训练流水线 (`emblem5/`)
+
+基于 PyTorch ResNet18 的迁移学习方案，完整覆盖数据采集到模型部署全流程：
+
+```bash
+make fetch                     # 从 API 拉取扫描数据
+make sbs                       # 生成 side-by-side 训练图对
+make train                     # 训练模型 (30 epochs)
+make check-accuracy MODEL=...  # 评估模型准确率
+```
+
+训练方法：将扫描帧与标准图像分别切割为 3×3 网格，逐块对比学习微观特征差异，最终通过投票机制判定真伪。当前最佳模型准确率达 **98.94%** (正样本) / **96.13%** (负样本)。
+
+### API 后端 (`api/`)
+
+Django + Tastypie REST API，核心功能：
+
+- 多租户隔离与权限管理
+- 二维码批次生成与生命周期管理
+- 扫描数据采集与验证结果分析
+- AI 客服对话 (DeepSeek + RAG)
+- 设备摄像头参数动态适配 (覆盖 1500+ 机型)
+
+### 管理后台 (`web/`)
+
+Vue 3 + CoreUI 构建的 SPA 管理面板，提供产品管理、批次操作、扫描数据分析、AI 对话配置、模型管理等功能。
+
+### 微信小程序 (`scanner/`)
+
+消费者端扫码验证入口。内置 WebAssembly QR 检测引擎，通过 Worker 线程实现非阻塞实时检测，支持自动亮度感应、设备特定参数适配等优化。
+
+## 快速开始
+
+### 环境要求
+
+- Python 3.10+, Node.js 16+
+- PostgreSQL
+- Docker (构建镜像)
+
+### 本地开发
+
+```bash
+# API 后端
+cd api && pip install -r ../requirements.txt
+./manage.py migrate && ./manage.py runserver
+
+# Web 前端
+cd web && npm install && npm run serve
+
+# AI 训练 (需 GPU)
+make fetch && make sbs && make train
+```
+
+### 构建与部署
+
+```bash
+make web                 # 构建前端
+make docker-build        # 构建 Docker 镜像
+make docker-push         # 推送至镜像仓库
+make deploy-api-dev      # 部署到开发环境
+make deploy-api-prod     # 部署到生产环境
+```
+
+## 技术栈
+
+| 层级 | 技术 |
+|------|------|
+| 前端 | Vue 3, CoreUI, Chart.js |
+| 后端 | Django, Tastypie, Gunicorn, Nginx |
+| AI/ML | PyTorch, ResNet18, Kornia, wandb |
+| 计算机视觉 | OpenCV, C++, WebAssembly (Emscripten) |
+| 存储 | PostgreSQL, 阿里云 OSS |
+| 部署 | Docker, Kubernetes (K3s), Traefik |
+| 小程序 | 微信原生 + WASM Worker |
+
+## 许可证
+
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