1. 需求内容主要技术
成熟度与成本
YOLOv5自动标注算法：基于YOLO系列的改进版本，在目标检测领域具有较高的准确性和效率，但针对小目标的优化需要进一步的实验和调试。
成本：开发成本：由于大部分技术都是成熟且开源的，开发成本相对较低，主要集中在算法优化和界面设计上。
维护成本：系统架构清晰，易于维护；但随着系统规模的扩大，可能需要更多的资源投入在服务器和数据存储上。
人力成本：需要一支具备Web开发、数据处理、算法优化等多方面技能的团队。
工艺、设备、方法
工艺：采用敏捷开发方法，快速迭代，持续集成和交付。
模块化开发，确保各模块之间的低耦合和高内聚。
自动化测试和持续监控，确保系统的稳定性和可靠性。
设备：服务器：高性能的Web服务器，支持Nginx和Flask的运行。
存储设备：足够的存储空间用于存储原始图像数据、标注数据和用户数据。
方法：采用Flask框架构建RESTful API，实现前后端分离。
开发基于YOLOv5的自动标注算法，优化对小目标的检测效果。
2. 现有基础
技术选型：确定了使用Flask、BootStrap、Nginx、SQLite和Python爬虫技术作为系统的主要技术栈。
初步设计：完成了系统的初步架构设计，包括前端表示层、核心业务逻辑、Web服务器、数据库和爬虫模块的设计。
所处阶段
目前项目处于系统设计阶段，正在进行详细的模块划分和接口设计。
部分关键模块（如前端表示层和核心业务逻辑）已经开始进行初步的代码实现和测试。
投入资金和人力
资金：已投入一定资金用于购买服务器、存储设备和必要的开发工具。
人力：组建了一支由Web开发工程师、数据工程师、算法工程师和测试工程师组成的团队，负责项目的开发和测试工作。
仪器设备
团队成员配备了必要的开发工具和测试设备，确保项目的顺利进行。
生产条件
具备良好的网络通信条件，确保系统能够稳定地访问互联网和第三方服务。
建立了完善的代码管理和版本控制机制，确保代码的安全性和可追溯性。