About Me
你好，我是 樊云飞（Yunfei Fan）。
我本科毕业于 河海大学地理信息科学专业，研究方向聚焦于 基于数字孪生流域模型与深度学习的洪水预报。目前就读于 华东师范大学测绘工程专业，研究与工程实践方向主要围绕 “万物搜”——面向多源数据与复杂场景的自然语言检索系统 展开。
我关注的问题是：
如何让现实世界中的空间对象、视频流、地理数据和多模态信息，被机器理解、检索和推理。
技术栈
Python
Java
Spring Boot
MySQL
PostgreSQL
MinIO
FastAPI
PyTorch
OpenCV
Docker
Git
当前方向
我的兴趣主要集中在以下几个方向：
- 多模态检索：将图像、视频、文本和空间信息统一到可检索的语义空间中。
- 数字孪生与空间智能：结合 GIS、遥感、水文模型与深度学习，理解真实世界中的动态过程。
- 后端系统设计：使用 Java / Spring Boot 构建稳定、可扩展的数据调度与检索服务。
- AI 工程化落地：将深度学习模型封装为可调用、可部署、可维护的工程模块。
- 数据库与向量检索：基于 PostgreSQL、MySQL 和向量数据库能力构建结构化与非结构化数据检索系统。
项目经历
EverythingX：万物搜
EverythingX 是我当前重点投入的项目，目标是构建一个面向复杂场景的自然语言检索系统。
它试图解决一个问题：
当现实世界被摄像头、传感器、地图和数据库持续记录时，如何让用户用一句自然语言找到想要的对象、事件或场景？
项目围绕 视频流理解、目标语义编码、向量检索、历史帧回溯与结果可视化 展开，整体采用前后端与视觉引擎解耦的工程架构。
核心能力包括：
- 基于自然语言的目标检索；
- 视频帧抽取与视觉特征建模；
- 多模态语义向量入库与相似度检索；
- 基于 PostgreSQL / pgvector 的向量召回；
- Java 后端调度与 Python 视觉模型服务协同；
- 检索结果的画框回溯与前端展示。
在这个项目中，我主要关注 系统架构设计、后端调度逻辑、数据库建模、AI 服务封装与检索链路设计。
教育背景
华东师范大学
测绘工程 硕士研究生
研究方向：万物搜、多模态检索、空间数据智能处理
河海大学
地理信息科学 本科
研究方向：基于数字孪生流域模型与深度学习的洪水预报
荣誉与成果
- 2023 易智瑞杯中国大学生 GIS 软件开发竞赛 三等奖
- 江苏赛区第十六届全国大学生数学竞赛 二等奖
- 授权专利 1 项
面向混合驾驶交通场景的多车辆实时路径规划方法
我正在做什么
目前我正在持续完善 EverythingX / 万物搜 项目，希望把它从一个单点检索系统，逐步扩展为一个能够理解多源数据、空间关系与真实场景语义的智能检索平台。
我也会在这个博客中记录：
- 技术学习笔记；
- 项目开发过程；
- GIS 与空间数据分析实践；
- AI 工程化探索；
- 后端系统设计经验。
Contact
- GitHub: NimbusFan
- Email: gisfanyunfei@gmail.com
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