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第一章 绪 论 1 第二章 相关技术介绍 4 第三章 需求分析 8 3.1可行性分析 8 3.1.1经济可行性 8 3.1.2技术可行性系 8 3.2解决重点问题分析 9 3.3 系统功能需求 9 3.4 业务流程分析 3.5系统用例图 3.6数据流程图 3.7数据字典 第四章 系统总体设计 15 4.1结构功能设计 4.2系统总体结构图 4.2.1总体结构图 4.2.2后端结构图 4.3 系统数据库设计 16 4.3.1 系统E-R实体图设计 4.3.2数据库逻辑结构设计 第五章 系统功能实现 19 5.1 微信主界面功能实现 5.2 文字搜索功能实现 20 5.3拍照识别功能实现 21 5.4课堂功能实现 24 5.5帮助功能实现 25 5.6答题功能实现 27 第六章 系统测试 30 6.1 测试目的 30 6.2系统测试的范围 30 6.3测试方法 30 6.4系统的功能测试 30 6.5测试结果分析 30 第七章 结束语 36 参考文献 37 致 谢 38 附 录 39

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开发需要准备相关的 IDE 和 JDK8 开发环境 , 前端开发需要下载vscode hbuilderx 后端Eclips`或IDEA #### 项目介绍 项目分成前台和后台，前台就是小程序端，后台就是后台管理系统。项目稍微粗糙了点，因为主要以学习并整合技术栈为目的做的项目， 账号：数据库里有 密码：一般为手机号后六位 ###后台管理系统 登录页 首页 轮播图管理 图像识别管理 语音识别管理 角色管理 个人信息 前端：后台管理系统采用 vue-element-admin后台集成方案进行二次开发。微信小程序采用 uni-app开发框架。 后端：后台管理模块采用 SpringBoot + Dubbo 构建后端分布式服务，使用 Shiro 做系统安全框架，配合 RBAC 设计模式实现用户的权限管理，使用 Redis 对用户token及字典数据进行缓存；小程序模

本系统通过目标检测算法使得系统可以通过图片识别一个或多个垃圾并对其进行分类，相较于传统的图片分类算法，允许用户同时识别多种垃圾；通过基于深度学习算法的文本分析使得系统能够充分理解各种物体名称的具体含义，以便于通过用户输入的名称对垃圾种类进行分类。 二、系统说明 2.1 功能介绍 图片垃圾分类：系统能够对图片中的多个物体进行检测并进行垃圾分类，最终返回待分类垃圾的物体名称以及其所属的垃圾类别。 文本垃圾分类：系统在对接收到的文本进行检测后，会返回待分类垃圾所属的垃圾类别。 2.2 数据介绍 图片数据集：图片识别类来自2019华为云垃圾分类挑战赛、爬虫搜集，共两万余张图片，91类物体；目标检测类为COCO数据集。 文本数据集：爬虫搜集，共3000类物体名称（其中有相似的，例如电池和干电池） 由于数据集过大，因此不会上传，如有需要可以在issue中提出。 2.3. 模型介绍（v1.0版本） 目标检测模型使用谷歌Object-Detection中的SSD模型、图片识别模型使用Inception-Resnet-v2模型。 文本分类模型使用两层双向LSTM与两层一维卷积模型，其中词向量层使用了

tesseract图片解析要用的两个jar包。绝对可用。包含 jar_jai_imageio-1.1-alpha 和 swingx-1.6.1.jar

天若ocr文字识别工具绿色版是一个十分强大的文字智能识别软件，天若ocr文字识别工具绿色版支持RGB 、Dec 和Hex 三种格式的色值，而且还有一个混色器，取到颜色之后可以再编辑。 使用方法： 1、默认快捷键F4，可以自行修改，在托盘图标右键设置里可以修改。 2、截图之后松开左键即可。软件在设计的方面参考了论坛的诸多软件的设计。

识别图片上的文字并输出字符串，代码值得借鉴。