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  • 1组 需求报告分析

    一、 团队基本情况

    1.1 团队整体计划安排

    • 10.20-10.31

      • 确定选题及协商分工

      • 基础学习及前期准备

      • 完成接口设计及数据库搭建

      • 完成UI设计并实现至少5个页面布局

    • 11.1-11.8

      • 完成75%目标检测等算法的代码编写

      • 前端完成所有页面布局设计

      • 后端实现50%基础接口

      • 选择指定场景拍摄视频对功能进行黑盒测试

    • 11.9-11.20

      • 后端基本实现所有基础接口

      • 基本实现所有算法的功能

      • 前后端完成对接

      • 完成Alpha版本并发布,编写产品相关文案

    • 11.21-11.27

      • 根据特殊场景对算法进行优化处理

      • 对产品进行性能维护及BUG修复

      • 根据用户体验完成Beta版本并发布

      • 完成相关文案总结

    1.2 团队分工

    Ø 产品经理:

    • 王业震:
      产品统筹

      需求分析

      任务分发

      进度管理

    Ø 项目开发人员:

    • 黄志翔:

      安卓端开发

    • 郑浩彬:

      后端搭建

      YoloV5算法实现

    • 毛长江:

      DeepSort算法实现

      YoloV5算法实现

    • 张静:

      OpenPose算法实现

    • 王业震:

      Insightface算法实现

    Ø 美工:

    • 施可婳

    Ø 视频制作与宣传:

    • 陈志良

    1.3 团队贡献评估

    成员 本次作业工作 贡献度
    王业震 团队基本情况的撰写,需求报告的撰写,UML图的制作 15%
    郑浩彬 界面原型的设计,UML图的制作,验收标准的撰写 18%
    毛长江 汇报ppt的制作,汇报讲稿的撰写,UML图的制作 18%
    黄志翔 项目展示视频的制作,界面原型的制作,燃尽图思维导图的制作,UML图的制作 18%
    张静 汇报ppt的制作,UML图的制作 15%
    陈志良 需求报告的撰写 8%
    施可婳 学习进度条的制作 8%

    1.4 项目思维导图与燃尽图


    图1 项目思维导图



    图2 燃尽图

    二、 UML部分

    2.1 用户登录部分

    • 负责人:张静

    • 描述:该部分用于本产品的登录、身份验证。

    • 该部分面临的问题:不同用户具有不同的权限,需要分别进行管理。

    • 解决的问题:使用gateway对用户的访问的进行拦截,通过传入的参数以及对应的token对相应用户的权限进行判断,实现不同权限间的管理。

    • 附:(该部分的所有UML图)

      图3 登录界面活动图



      图4 登录界面类图



      图5 登录界面用例图



      图6 登录界面状态图



      图7 登录界面ER图

    2.2 视频实时监测部分

    • 负责人:郑浩彬、黄志翔

    • 描述:该部分用于将用户所要监管的视频源传入,并使用yolov5等算法进行分析处理。

    • 该部分面临的问题:将视频分割成帧进行检测的速度受网络带宽限制以及GPU算力限制,有时难以保证时效性。

    • 解决的问题:对算法中的参数矩阵进行微调,可适当减少神经网络神经元的数量,牺牲部分准确性换取更高时效性;尽可能使用更先进的流媒体服务器。

    • 附:(该部分的所有UML图)


      图8 视频实时检测活动图


      图9 视频实时监测类图


      图10 视频实时监测用例图


      图11 视频实时监测状态图


      图12 视频实时监测ER图

    2.3 日志记录部分

    • 负责人:毛长江

    • 描述:该部分用于将监管区域中的行人及垃圾桶状态的日志信息进行保存。

    • 该部分面临的问题:相邻时段之间信息重复性大,冗余度高,易造成后端数据库无效数据过多,负荷过重。

    • 解决的问题:对于无异常的状态下,加大数据记录之间的间隔(前端可展示,但后端选择性记录)。

    • 附:(该部分的所有UML图)


      图13 日志记录部分活动图


      图14 日志记录部分类图


      图15 日志记录部分用例图


      图16 日志记录部分状态图


      图17 日志记录部分ER图

    2.4 意见反馈部分

    • 负责人:王业震

    • 描述:该部分可以让用户在使用产品的过程中,提供反馈意见,以便我们后续对产品更新迭代,为用户提供更好的体验。

    • 该部分面临的问题:先前的设计仅设计了一个单一的反馈通道,难以对意见分类型处理。

    • 解决的问题:将意见模块划分为四个通道:夸赞、吐槽、建议、求助,对于不同的意见类型,处理的优先级不同。

    • 附:(该部分的所有UML图)


      图18 意见反馈活动图


      图19 意见反馈类图


      图20 意见反馈用例图


      图21 意见反馈状态图


      图22 意见反馈ER图

    三、 作业记录相关

    3.1 UML设计工具的选择、选择理由和使用后对工具的评价

    • 本次作业使用的UML工具是Visual Paradigm

    • 选择的理由:

      • 可以将任意Visio图纸合并到UML
      • 即时将源代码,二进制文件和可执行文件转换到模型
      • 可以自动图表布局
    • 评价:官方都说比visio更好用,那就不多说了。界面简洁明了,花费更少的时间,做更多的图!

    3.2 遇到的困难及解决方法

    • 困难描述1:大家都没怎么画过UML图,并且绘图工具繁多,不知选择哪个。

    • 解决方案1:在组内成员黄志翔的建议下,我们都选择了Visual Paradigm来画图。至于怎么画,那只能说:学才能会,不学就不会。

    • 困难描述2:对于一款基于监控管理的软件来说,实时性无疑是放在首位的,其他模块的困难其实都无伤大雅,如何做到又快又好,是我们组一直在深究的点。

    • 解决方案2:为了更高的处理速度,尝试过微改神经网络神经元的个数,适度降低百万级别的参数量。

    3.3 学习进度条

    第N周 新增代码(行) 累计代码(行) 本周学习耗时(小时) 累计学习耗时(小时) 重要成长
    1 400 400 5 5 完成了团队选题,进行了需求分析、行业市场分析、前景分析、痛点分析,初步规划了市场营销方案,学习了基于深度学习的YoloV5目标检测算法、基于Insightface算法的人脸识别技术及基于MTCNN算法的人脸检测技术、基于深度学习的动作识别技术、基于YoloV5及DeepSort算法的目标跟踪技术
    2 1000 1400 12 17 进一步完成了需求分析,制定了整体计划安排,完成了团队分工,绘制了思维导图、UML图,实现了原型的初步设计以及验收验证标准的制定,并学习了Openpose算法

    四、 项目展示视频

    https://www.bilibili.com/video/BV1B44y1i7mt?spm_id_from=444.41.0.0

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/czl411/p/15490204.html
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