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。
技术领域 | 软件,电子信息,基础软件 | 需求类型 | 关键技术研发 | 有效期至 | 2024-10-18 |
合作方式 | 合作开发 | 需求来源 | | 所在地区 | |