本地数据库迁移

将原有的本地数据库中的相关图像数据迁移到新的数据库中。这包括药品的图片、公共自行车的照片以及建筑物的设计图纸等。在这个过程中，注意保持数据的完整性和致性。

使用迁移后的图像数据来训练AI图像识别模型。模型训练的过程中，可能根据新数据库的特点进行些参数调整或者模型优化。

将训练好的AI模型接入到新的系统中，使其能够正常运行提供服务。

药品的图像数据主要包括药品包装、说明书等内容，这些数据往往具有很高的价值，因此在迁移过程中特别注意数据的安全性。由于药品种类繁多，图像数据量大，所以在选择数据库系统时，要考虑其存储能力和查询效率。

公共自行车的图像数据主要是车辆照片和使用状态等，这些数据的变化频繁，因此在设计数据库结构时，要考虑到数据的实时更新和查询性能。为了提高用户体验，考虑如何快速地从大量自行车图像中准确地识别出用户的信息。

建筑设计图纸的图像数据通常比较大，且包含大量的细节信息，因此在迁移过程中保证数据的清晰度和完整性。由于建筑行业的特殊性，可能考虑到数据的版权问题。