视觉智能平台QPS（每秒查询率）超限通常是由于平台在单位时间内接收到的请求超过了其处理能力，为了解决这个问题，我们可以从以下几个方面进行优化和调整：

1、优化算法和模型

提高视觉智能平台的处理速度，首先需要从源头上减少计算量，可以尝试优化算法和模型，降低模型复杂度，减少不必要的计算过程，可以使用轻量级的神经网络模型，如MobileNet、SqueezeDet等，这些模型在保持较高性能的同时，大大降低了计算量。

2、使用高性能硬件

提高硬件性能是提升QPS的有效方法，可以考虑升级服务器的CPU、GPU或内存，以提高计算和存储能力，还可以考虑使用分布式计算框架，如TensorFlow的分布式版本，将计算任务分散到多台机器上，从而提高整体处理速度。

3、负载均衡

当视觉智能平台的访问量较大时，可以考虑使用负载均衡技术，将请求分散到多台服务器上进行处理，这样既可以提高整体的处理能力，又可以避免单点故障，常用的负载均衡技术有Nginx、LVS等。

4、缓存策略

对于一些重复的请求，可以使用缓存策略来减少计算量，可以将已经计算过的结果存储在缓存中，当再次收到相同的请求时，直接从缓存中获取结果，而不需要重新计算，常用的缓存技术有Redis、Memcached等。

5、异步处理

对于一些耗时较长的任务，可以采用异步处理的方式，将任务放入消息队列中，由后台逐步处理，这样可以避免阻塞主线程，提高系统的响应速度，常用的消息队列技术有RabbitMQ、Kafka等。

6、限流策略

为了避免系统过载，可以设置限流策略，对每个用户的请求次数进行限制，当用户达到限制次数后，可以提示用户稍后再试，或者提供其他方式满足用户需求，常用的限流算法有令牌桶、漏桶等。

7、监控和报警

建立一个完善的监控系统，实时监控视觉智能平台的运行状态，包括QPS、CPU使用率、内存使用率等指标，当发现异常情况时，及时报警，通知相关人员进行处理。

8、代码优化

检查并优化代码，避免不必要的计算和内存分配，可以使用性能分析工具，如Python的cProfile，找出代码中的瓶颈，进行针对性优化。

提高视觉智能平台的QPS需要从多个方面进行优化和调整，通过优化算法和模型、使用高性能硬件、负载均衡、缓存策略、异步处理、限流策略、监控和报警以及代码优化等手段，可以有效提升平台的处理能力，解决QPS超限的问题。