URL-TEXT
/project/darknet_system
Start Date
Dec 1, 2020
End Date
Jun 1, 2021
SubTtile
大学实验室项目-负责Android和机器学习部分
社区智慧电梯监控预警系统（大学实验室商业项目项目）2020.12～2021.06
效果视频
项目简介
大学跟着导师做的商业项目。目的是为社区电梯添加危险品识别，阻止危险品入户的能力。由社区电梯摄像头实时抓取视频流，进行取帧图像识别，整体如下三块实现：
- 机器学习服务（搭建在一个专门的图像识别服务器上）
- 前后端分离的管理面板
- Android 客户端控制面板
技术栈
C，Python，Java，Android，Tkinter，WebSocketMVPRxjavaRetrofit 等负责内容
- C：边缘计算卡和图形计算服务器的 Darknet 图像识别模块。
- Python: 机器学习数据集标注工具(已开源)设计。图形训练模块。
- Android:电梯监测预警模块、电梯管理配置模块、指令通信模块。
- 机器学习：训练集，测试集收集整理（数据源大概1w左右的图片)，负责训练模型，和测试实际训练效果
项目实际的部署、测试和维护。数据统计和可视化模块（数据统计图表可视化看板界面的设计，高德离线地图集成，在地图上电梯监控位置和实时状态），实时消息接收与推送模块（WebSocket/Mina TCP 实时通信，心跳保活，断线重连。实时预警数据接收，并通知用户）
Android 项目基于 MVP 架构实现，通过 Retrofit+Rxjava 异步请求数据。使用 Netty 进行实时字节指令通信。基于模块化和 MVP 构建，使用 MPAndroidChart 进行数据可视化。通过TCP 连接，对数据进行实时更新。通过 Okhttp 拦截 token。
