卜時明餐：校園餐廳人流量實時監測系統（第一版）
已下是軟件第一版，2.0未在博客公開
做了一兩周，這個項目應該要告一段落了
這幾周每天肝到深夜，也挺開心的啊，和小伙伴完美配合，做出成品后還是很有成就感。
把這學期學的數據庫啊、java、計算機網絡都實際用到了
簡單記錄一下這次項目經歷。
大概是這樣子的
P的視頻
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划用餐時間，避開人流高峰。
（校園餐廳各個樓層人流實時監測，實時刷新每個窗口人數，實時通過小程序查看每個窗口的用餐情況）
花里胡哨的技術棧
深度學習：Tensorflow + yolov3
后端：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
展示餐廳、熱門窗口實時人數，菜譜推薦。
![]
深度學習算法
Tensorflow + yolov3物體識別
小伙伴開發的
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
ubuntu安裝mysql的blog地址，前人經驗貼，看這個操作一下就行
還設計了很正經的數據庫ER圖，真的把這學期學到的知識用上了。。
后端
最后就是后端了，用java寫的(也是這學期學的呀。。）
用了SpringBoot框架 + JDBC操作數據庫；
其實和現在學的Tomcat+sevlert+JDBC一樣的操作。
架構圖
怎么把前端、后端、深度學習物體識別、數據庫連接起來呢？
首先是，攝像頭記錄餐廳實時視頻狀況，傳給yolov3物體識別服務器(小伙伴的筆記本)，模型識別出實時人數，（通過TCP/IP協議)連接阿里雲服務器部署的數據庫，寫入實時數據
然后是用戶端，用戶玩手機打開微信小程序，會發起Http請求給后端，后端拿到並解析Http數據報后，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可以了。
差不多就這樣
最后放上倆小伙伴丑照，和我帥氣的壁紙屏保，留念。
