周，这个项目应该要告一段落了 这几周每天肝到深夜，也挺开心的啊，和小伙伴完美配合，做出成品后还是很有成就感。 把这学期学的数据库啊、java、计算机网络都实际用到了 简单记录一下这次项目经历。 B站备份了视频,顺便骗一波三连。 校园餐厅 中午、晚餐吃饭学生惊人的多！ 每次排队时间超长烦恼至极，心情不愉。。 校园两餐厅距离遥远，美食遥不可及，无法实时观测人数 排队浪费零碎时间 帮助学生和在校教师合理规划用餐时间，避开人流高峰。 （校园餐厅各个楼层人流实时监测，实时刷新每个窗口人数，实时通过小程序查看每个窗口的用餐情况） 深度学习：Tensorflow + yolov3 后端：java、SpringBoot 前端：微信小程序 数据库：Mysql 服务器：ubuntu 用户端：微信小程序 展示餐厅、热门窗口实时人数，菜谱推荐。 [] Tensorflow + yolov3物体识别 小伙伴开发的 二餐二楼自助餐窗口人流识别 第一次真正意义上玩linux系统，部署了mysql数据库 ubuntu安装mysql的blog地址，前人经验贴，看这个操作一下就行 还设计了很正经的数据库ER图，真的把这学期学到的知识用上了。。 最后就是后端了，用java写的(也是这学期学的呀。。） 用了SpringBoot框架 + JDBC操作数据库； 其实和现在学的Tomcat+sevlert+JDBC一样的操作。 怎么把前端、后端、深度学习物体识别、数据库连接起来呢？ 首先是，摄像头记录餐厅实时视频状况，传给yolov3物体识别服务器(小伙伴的笔记本)，模型识别出实时人数，（通过TCP/IP协议)连接阿里云服务器部署的数据库，写入实时数据 然后是用户端，用户玩手机打开微信小程序，会发起Http请求给后端，后端拿到并解析Http数据报后，向服务器上的数据库获取实时人数数据，返回给微信小程序，微信小程序渲染数据就可以了。 最后放上俩小伙伴丑照，和我帅气的壁纸屏保，留念。 __EOF__ 作　　者：fishers 出　　处：https://www.cnblogs.com/fisherss 关于博主：加油！ 版权声明：署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎，协议普通文本 | 协议法律文本。 声援博主：如果您觉得文章对您有帮助，可以点击文章右下角【推荐】一下。您的鼓励是博主的最大动力！ 分类: Javahttps://www.cnblogs.com/fisherss/p/11870264.html