卜时明餐|记一次项目开发经历
卜时明餐:校园餐厅人流量实时监测系统
做了一两周,这个项目应该要告一段落了
这几周每天肝到深夜,也挺开心的啊,和小伙伴完美配合,做出成品后还是很有成就感。
把这学期学的数据库啊、java、计算机网络都实际用到了
简单记录一下这次项目经历。
大概是这样子的
P的视频
编造的背景
校园餐厅 中午、晚餐吃饭学生惊人的多!
每次排队时间超长烦恼至极,心情不愉。。
校园两餐厅距离遥远,美食遥不可及,无法实时观测人数
排队浪费零碎时间
虚构的功能
帮助学生和在校教师合理规划用餐时间,避开人流高峰。
(校园餐厅各个楼层人流实时监测,实时刷新每个窗口人数,实时通过小程序查看每个窗口的用餐情况)
花里胡哨的技术栈
深度学习:Tensorflow + yolov3
后端:java、SpringBoot
前端:微信小程序
数据库:Mysql
服务器:ubuntu
前端
用户端:微信小程序
展示餐厅、热门窗口实时人数,菜谱推荐。
[]
深度学习算法
Tensorflow + yolov3物体识别
小伙伴开发的
二餐二楼自助餐窗口人流识别
数据库
第一次真正意义上玩linux系统,部署了mysql数据库
ubuntu安装mysql的blog地址,前人经验贴,看这个操作一下就行
还设计了很正经的数据库ER图,真的把这学期学到的知识用上了。。
后端
最后就是后端了,用java写的(也是这学期学的呀。。)
用了SpringBoot框架 + JDBC操作数据库;
其实和现在学的Tomcat+sevlert+JDBC一样的操作。
架构图
怎么把前端、后端、深度学习物体识别、数据库连接起来呢?
首先是,摄像头记录餐厅实时视频状况,传给yolov3物体识别服务器(小伙伴的笔记本),模型识别出实时人数,(通过TCP/IP协议)连接阿里云服务器部署的数据库,写入实时数据
然后是用户端,用户玩手机打开微信小程序,会发起Http请求给后端,后端拿到并解析Http数据报后,向服务器上的数据库获取实时人数数据,返回给微信小程序,微信小程序渲染数据就可以了。
差不多就这样
最后放上俩小伙伴丑照,和我帅气的壁纸,留念。
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