FoodCare(2020/03–2020/12)
2021-1-17 17:49 更新
智能家居:食物识别系统 1、调研:撰写文献综述,了解现阶段智能家居领域的最新技术成果。设计并开展问卷调查和采访,了解用户对智能家居和智能厨房的理解,研究用户对物联网和新科技的接受度,并进一步探索用户需求 2、分析:针对采访和调研数据,用图表等数据可视化方法进行分析,确定项目主题、用户人群和实现技术,制定项目计划甘特图和开题报告 3、设计:根据数据分析结果,制作思维导图、用户画像、paper prototype和digital prototype、用figma进行app的界面交互设计 4、开发:结合Open CV和TensorFlow技术,用Respberry Pi开发板以及AI camera制作食物图像识别系统,并将识别后的文字抓取后转换成语音(Google Text to Speech API)反馈给MP3模块 5、测试:在孕妇饮食健康模式下,分别进行三种(苹果、香蕉和咖啡)食物识别和语音反馈测试,并进行多轮用户测试(TAM,SUS Survey等) 6、总结:分析测试结果并进行迭代设计,整理文档资料,撰写论文,为后续研发工作作准备 demo网站 http://www.youliqian.com.s3-website-ap-southeast-2.amazonaws.com/FoodCare/