观赏鱼辨识系统说明-Day 01

观赏鱼辨识系统说明-Day 01

在接下来的30天会制作一个完整的系统包含前端-手机/网页,後端-Nginx + Django,以及辨识模型 YOLO 的建立,详细架构如下图。

观赏鱼辨识系统架构图
图 1、观赏鱼辨识系统架构图

用户使用手机拍摄观赏鱼的照片,透过 RESTful Web API 上传到亚马逊AWS的 EC2 虚拟主机上,在主机上我们安装了Nginx网页服务器来接收网页需求,它会把 RESTful Web API 的请求转送到 Python 的 Django 网页框架,把图片传给 YOLO 的影像辨识模型进行辨识,得到预测结果後,把文字结果传给 MariaDB 资料库去获取更多的观赏鱼相关资料,如鱼的中文名称,生活习性等;把图片结果储存到文件中。并把这些资讯转成JSON格式当成是 RESTful Web API 的回覆,回传给用户,并呈现在手机上。画面会如下图所示。

观赏鱼辨识系统操作画面
图 2、观赏鱼辨识系统操作画面

需要实作的观赏鱼辨识系统服务如下,共有五个功能需要完成,分别为使用者的操作介面、RESTful API、资料库、网站服务器以及影像辨识服务等。下表分别列出所需要的软硬体元件,主要的实作都是在 AWS 云上完成,如果时间允许,会考虑相关服务都转换成 AWS 的其他对应服务,如 RESTful API 与 网站服务器使用 Amazon API Gateway 搭配 Lambda 与 S3 来完成,资料库用 DynamoDB 来完成,不用 RDS 的原因,是因为 RDS 需要租用整个实例而非使用空间,而影像辨识就以亚马逊的 Sagemaker 来取代,这样就可以完成无服务器的实作,只是需要时间来尝试,不确定是否可以完成。不过,光是目前的工作量就可以安排 30 天了。

表 1、系统需要实作的服务列表

服务 软件 硬体 功能说明
操作介面 Vue.js 手机/个人电脑 Capture photo Compress/resize the photo Call the RESTful API to Upload photo Parse the response from web server Display the result
RESTful API Django/Python AWS EC2 Handle RESTful API Interact with database Interact with YOLO model
资料库 MariaDB AWS EC2 Manipulate information of ornamental fishes
网站服务器 Nginx AWS EC2 Provide the processed images
影像辨识 YOLO model AWS EC2 Train the datasetTest/recognize the photo

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