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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。。)

用了SpringBoot框架 + JDBC操作資料庫;
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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