1組 需求分析報告
一、 團隊基本情況
1.1 團隊整體計劃安排
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10.20-10.31
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確定選題及協商分工
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基礎學習及前期準備
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完成介面設計及資料庫搭建
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完成UI設計並實現至少5個頁面佈局
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11.1-11.8
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完成75%目標檢測等演算法的程式碼編寫
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前端完成所有頁面佈局設計
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後端實現50%基礎介面
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選擇指定場景拍攝視訊對功能進行黑盒測試
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11.9-11.20
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後端基本實現所有基礎介面
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基本實現所有演算法的功能
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前後端完成對接
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完成Alpha版本併發布,編寫產品相關文案
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11.21-11.27
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根據特殊場景對演算法進行優化處理
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對產品進行效能維護及BUG修復
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根據使用者體驗完成Beta版本併發布
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完成相關文案總結
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1.2 團隊分工
Ø 產品經理:
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王業震:
產品統籌需求分析
任務分發
進度管理
Ø 專案開發人員:
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黃志翔:
安卓端開發
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鄭浩彬:
後端搭建
YoloV5
演算法實現 -
毛長江:
DeepSort
演算法實現YoloV5
演算法實現 -
張靜:
OpenPose
演算法實現 -
王業震:
Insightface
演算法實現
Ø 美工:
- 施可嫿
Ø 視訊製作與宣傳:
- 陳志良
1.3 團隊貢獻評估
成員 | 本次作業工作 | 貢獻度 |
---|---|---|
王業震 | 團隊基本情況的撰寫,需求報告的撰寫,UML圖的製作 | 15% |
鄭浩彬 | 介面原型的設計,UML圖的製作,驗收標準的撰寫 | 18% |
毛長江 | 彙報ppt的製作,彙報講稿的撰寫,UML圖的製作 | 18% |
黃志翔 | 專案展示視訊的製作,介面原型的製作,燃盡圖思維導圖的製作,UML圖的製作 | 18% |
張靜 | 彙報ppt的製作,UML圖的製作 | 15% |
陳志良 | 需求報告的撰寫 | 8% |
施可嫿 | 學習進度條的製作 | 8% |
1.4 專案思維導圖與燃盡圖
圖1 專案思維導圖
圖2 燃盡圖
二、 UML部分
2.1 使用者登入部分
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負責人:張靜
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描述:該部分用於本產品的登入、身份驗證。
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該部分面臨的問題:不同使用者具有不同的許可權,需要分別進行管理。
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解決的問題:使用gateway對使用者的訪問的進行攔截,通過傳入的引數以及對應的token對相應使用者的許可權進行判斷,實現不同許可權間的管理。
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附:(該部分的所有UML圖)
圖3 登入介面活動圖
圖4 登入介面類圖
圖5 登入介面用例圖
圖6 登入介面狀態圖
圖7 登入介面ER圖
2.2 視訊實時監測部分
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負責人:鄭浩彬、黃志翔
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描述:該部分用於將使用者所要監管的視訊源傳入,並使用yolov5等演算法進行分析處理。
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該部分面臨的問題:將視訊分割成幀進行檢測的速度受網路頻寬限制以及GPU算力限制,有時難以保證時效性。
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解決的問題:對演算法中的引數矩陣進行微調,可適當減少神經網路神經元的數量,犧牲部分準確性換取更高時效性;儘可能使用更先進的流媒體伺服器。
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附:(該部分的所有UML圖)
圖8 視訊實時檢測活動圖
圖9 視訊實時監測類圖
圖10 視訊實時監測用例圖
圖11 視訊實時監測狀態圖
圖12 視訊實時監測ER圖
2.3 日誌記錄部分
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負責人:毛長江
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描述:該部分用於將監管區域中的行人及垃圾桶狀態的日誌資訊進行儲存。
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該部分面臨的問題:相鄰時段之間資訊重複性大,冗餘度高,易造成後端資料庫無效資料過多,負荷過重。
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解決的問題:對於無異常的狀態下,加大資料記錄之間的間隔(前端可展示,但後端選擇性記錄)。
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附:(該部分的所有UML圖)
圖13 日誌記錄部分活動圖
圖14 日誌記錄部分類圖
圖15 日誌記錄部分用例圖
圖16 日誌記錄部分狀態圖
圖17 日誌記錄部分ER圖
2.4 意見反饋部分
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負責人:王業震
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描述:該部分可以讓使用者在使用產品的過程中,提供反饋意見,以便我們後續對產品更新迭代,為使用者提供更好的體驗。
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該部分面臨的問題:先前的設計僅設計了一個單一的反饋通道,難以對意見分型別處理。
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解決的問題:將意見模組劃分為四個通道:誇讚、吐槽、建議、求助,對於不同的意見型別,處理的優先順序不同。
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附:(該部分的所有UML圖)
圖18 意見反饋活動圖
圖19 意見反饋類圖
圖20 意見反饋用例圖
圖21 意見反饋狀態圖
圖22 意見反饋ER圖
三、 作業記錄相關
3.1 UML設計工具的選擇、選擇理由和使用後對工具的評價
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本次作業使用的
UML
工具是Visual Paradigm
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選擇的理由:
- 可以將任意
Visio
圖紙合併到UML
圖 - 即時將原始碼,二進位制檔案和可執行檔案轉換到模型
- 可以自動圖表佈局
- 可以將任意
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評價:官方都說比
visio
更好用,那就不多說了。介面簡潔明瞭,花費更少的時間,做更多的圖!
3.2 遇到的困難及解決方法
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困難描述1:大家都沒怎麼畫過
UML
圖,並且繪圖工具繁多,不知選擇哪個。 -
解決方案1:在組內成員黃志翔的建議下,我們都選擇了Visual Paradigm來畫圖。至於怎麼畫,那隻能說:學才能會,不學就不會。
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困難描述2:對於一款基於監控管理的軟體來說,實時性無疑是放在首位的,其他模組的困難其實都無傷大雅,如何做到又快又好,是我們組一直在深究的點。
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解決方案2:為了更高的處理速度,嘗試過微改神經網路神經元的個數,適度降低百萬級別的引數量。
3.3 學習進度條
第N周 | 新增程式碼(行) | 累計程式碼(行) | 本週學習耗時(小時) | 累計學習耗時(小時) | 重要成長 |
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1 | 400 | 400 | 5 | 5 | 完成了團隊選題,進行了需求分析、行業市場分析、前景分析、痛點分析,初步規劃了市場營銷方案,學習了基於深度學習的YoloV5目標檢測演算法、基於Insightface演算法的人臉識別技術及基於MTCNN演算法的人臉檢測技術、基於深度學習的動作識別技術、基於YoloV5及DeepSort演算法的目標跟蹤技術 |
2 | 1000 | 1400 | 12 | 17 | 進一步完成了需求分析,制定了整體計劃安排,完成了團隊分工,繪製了思維導圖、UML圖,實現了原型的初步設計以及驗收驗證標準的制定,並學習了Openpose演算法 |
四、 專案展示視訊
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