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title: 啥时候吃饭
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createTime: 2025/03/08 06:52:55
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permalink: /project-docs/when2eat/
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icon: line-md:loading-alt-loop
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哈哈，这个项目是一个科学决策什么时候去食堂吃饭的项目，让你合理避开重医吃饭高峰期。
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::: echarts 重医食堂实时人数示例动态折线图
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```js
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const oneDay = 86400000
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const data = []
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let now = new Date(1997, 9, 3)
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let value = Math.random() * 1000
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function randomData() {
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now = new Date(+now + oneDay)
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value = value + Math.random() * 21 - 10
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return {
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name: now.toString(),
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value: [
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[now.getFullYear(), now.getMonth() + 1, now.getDate()].join('/'),
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Math.round(value),
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],
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}
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}
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for (let i = 0; i < 1000; i++) data.push(randomData())
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const option = {
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tooltip: {
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trigger: 'axis',
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formatter(params) {
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params = params[0]
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const date = new Date(params.name)
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return (
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`${date.getDate()
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}/${
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date.getMonth() + 1
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}/${
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date.getFullYear()
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} : ${
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params.value[1]}`
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)
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},
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axisPointer: {
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animation: false,
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},
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},
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xAxis: {
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type: 'time',
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splitLine: {
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show: false,
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},
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},
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yAxis: {
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type: 'value',
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boundaryGap: [0, '100%'],
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splitLine: {
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show: false,
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},
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||
},
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toolbox: {
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show: true,
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feature: {
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mark: {
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show: true,
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},
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dataView: {
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show: true,
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readOnly: false,
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},
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restore: {
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show: true,
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},
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saveAsImage: {
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show: true,
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},
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},
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||
},
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series: [
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{
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name: 'Fake Data',
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type: 'line',
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showSymbol: false,
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data,
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},
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],
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}
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const timeId = setInterval(() => {
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if (myChart._disposed)
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return clearInterval(timeId)
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for (let i = 0; i < 5; i++) {
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data.shift()
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data.push(randomData())
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||
}
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myChart.setOption({
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series: [
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{
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data,
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||
},
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||
],
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})
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}, 1000)
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```
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:::
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[//]: # (TODO: lwj待完善)
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## 项目简介
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使用YOLO、OpenCV等计算机视觉识别框架，检测画面中人数，在网页端、APP端显示实时人流量，通过机器学习算法推测最合理的吃饭时间区间。
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## 项目重点
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- 高精度识别实时人数
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- 30FPS以上的识别帧
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- 网络传输json数据
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- 后端跨域访问
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- 身份验证
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- 前端设计
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- 组件、UI设计
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- 机器学习推测
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- 数据采集
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- 算法选型
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- 通知配置
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- SMTP邮件通知
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- QQ机器人
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## 项目进度
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- [ ] 完成基础的人类识别
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- [ ] 前端UI设计
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- [ ] 前端页面开发
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- [ ] 完成一周的数据采集
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- [ ] 机器学习推测
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## 其他可能会遇到的问题
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- 如何进行数据采集
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- python写一个定时任务，调用摄像头抓拍
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- 注意数据脱敏，不要上传任何人脸数据
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- 光线较暗时如何进行算法优化
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- 红外可能效果并不理想
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- 机器学习比较陌生
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- 可以采用现有大模型，调用其API即可
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- 不不不，我就要学[机器学习](/learning-notes/ml/) |