卜時明餐|記一次項目經歷

卜時明餐：校園餐廳人流量實時監測系統

作了一兩週，這個項目應該要告一段落了
這幾周天天肝到深夜，也挺開心的啊，和小夥伴完美配合，作出成品後仍是頗有成就感。
把這學期學的數據庫啊、java、計算機網絡都實際用到了
簡單記錄一下此次項目經歷。

大概是這樣子的

P的視頻

B站備份了視頻,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，美食高不可攀，沒法實時觀測人數
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，避開人流高峯。
（校園餐廳各個樓層人流實時監測，實時刷新每一個窗口人數，實時經過小程序查看每一個窗口的用餐狀況）

花裏胡哨的技術棧

深度學習：Tensorflow + yolov3
後端：java、SpringBoot
前端：微信小程序
數據庫：Mysql
服務器：ubuntu

前端

用戶端：微信小程序
展現餐廳、熱門窗口實時人數，菜譜推薦。
[]

深度學習算法

Tensorflow + yolov3物體識別
小夥伴開發的
二餐二樓自助餐窗口人流識別

數據庫

第一次真正意義上玩linux系統，部署了mysql數據庫，真的把這學期學到的知識用上了。。
ubuntu安裝mysql的blog地址，前人經驗貼，看這個操做一下就行

還設計了很正經的數據庫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操做數據庫；
其實和如今學的Tomcat+sevlert+JDBC同樣的操做。

架構圖

怎麼把前端、後端、深度學習物體識別、數據庫鏈接起來呢？
首先是，攝像頭記錄餐廳實時視頻情況，傳給yolov3物體識別服務器(小夥伴的筆記本)，模型識別出實時人數，（經過TCP/IP協議)鏈接阿里雲服務器部署的數據庫，寫入實時數據
而後是用戶端，用戶玩手機打開微信小程序，會發起Http請求給後端，後端拿到並解析Http數據報後，向服務器上的數據庫獲取實時人數數據，返回給微信小程序，微信小程序渲染數據就能夠了。

差很少就這樣