卜時明餐|記一次專案開發經歷
卜時明餐：校園餐廳人流量實時監測系統
做了一兩週，這個專案應該要告一段落了
這幾周每天肝到深夜，也挺開心的啊，和小夥伴完美配合，做出成品後還是很有成就感。
把這學期學的資料庫啊、java、計算機網路都實際用到了
簡單記錄一下這次專案經歷。
大概是這樣子的
P的視訊
B站備份了視訊,順便騙一波三連。
編造的背景
校園餐廳 中午、晚餐吃飯學生驚人的多！
每次排隊時間超長煩惱至極，心情不愉。。
校園兩餐廳距離遙遠，美食遙不可及，無法實時觀測人數
排隊浪費零碎時間
虛構的功能
幫助學生和在校教師合理規劃用餐時間，避開人流高峰。
（校園餐廳各個樓層人流實時監測，實時重新整理每個視窗人數，實時通過小程式檢視每個視窗的用餐情況）
花裡胡哨的技術棧
深度學習：Tensorflow + yolov3
後端：java、SpringBoot
前端：微信小程式
資料庫：Mysql
伺服器：ubuntu
前端
使用者端：微信小程式
展示餐廳、熱門視窗實時人數，菜譜推薦。
[]
深度學習演算法
Tensorflow + yolov3物體識別
小夥伴開發的
二餐二樓自助餐視窗人流識別
資料庫
第一次真正意義上玩linux系統，部署了mysql資料庫
ubuntu安裝mysql的blog地址，前人經驗貼，看這個操作一下就行
還設計了很正經的資料庫ER圖，真的把這學期學到的知識用上了。。
後端
最後就是後端了，用java寫的(也是這學期學的呀。。）
其實和現在學的Tomcat+sevlert+JDBC一樣的操作。
架構圖
怎麼把前端、後端、深度學習物體識別、資料庫連線起來呢？
首先是，攝像頭記錄餐廳實時視訊狀況，傳給yolov3物體識別伺服器(小夥伴的筆記本)，模型識別出實時人數，（通過TCP/IP協議)連線阿里雲伺服器部署的資料庫，寫入實時資料
然後是使用者端，使用者玩手機開啟微信小程式，會發起Http請求給後端，後端拿到並解析Http資料報後，向伺服器上的資料庫獲取實時人數資料，返回給微信小程式，微信小程式渲染資料就可以了。
差不多就這樣
最後放上倆小夥伴醜照，和我帥氣的桌布，留念。
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