基于WebGL的EAST可视化系统的任务书.docx

基于WebGL的EAST可视化系统的任务书
任务书
一、任务背景：
在计算机视觉领域，文本检测是重要的基础能力之一。文本检测能够从图片中检测出指定的文本区域，这为后续的文本识别、语义分析、信息提取等工作铺平了道路。
EAST（EfficientandAccurateSceneText）是文本检测领域最前沿的模型之一，具有高效、精准等优点。由于该模型参数较多且运算量较大，在实际使用过程中需要花费大量时间进行调试和优化，为了便于用户在实际使用中快速进行文本检测，本项目打算开发一个基于WebGL的EAST可视化系统。
二、任务内容：
本项目的任务是基于EAST模型实现一个文本检测可视化系统，具体内容如下：
1、数据集管理：支持数据集的上传、查看，能够实时显示数据集中图片的文本检测结果。
2、模型管理：支持模型的上传、查看，能够实时显示各个模型的检测效果。支持参数配置，在不同场景下进行参数调整。
3、文本检测：将EAST模型嵌入到系统中，实现对图片中文本的检测。在结果展示上，能够自动将检测结果标注在原图上，方便用户进行比对。
4、可视化展示：支持文本检测结果的可视化展示，包括文本框的画框、拖拽、缩放等操作，同时支持批量处理，方便用户进行多张图片的文本检测。
5、图像增强：文本检测过程中，对于图像质量差、光照不足等情况，需要进行相应的图像增强处理，以提高文本检测的准确性和鲁棒性。
6、用户管理：系统需要支持用户注册、登录功能，并能够管理用户的数据集、模型、任务等。同时，系统需要支持多用户在线协作，方便用户共同完成文本检测任务。
三、技术需求：
本项目需要开发一个基于WebGL技术的文本检测可视化系统。系统需要具备以下技术需求：
1、前端技术：系统需要采用HTML、CSS、JavaScript等前端技术进行开发，能够支持动态页面、互动页面等前端交互操作。
2、WebGL技术：系统需要采用WebGL技术进行图像处理和结果展示，实现文本检测结果的可视化展示。
3、Python开发：系统需要使用Python进行模型的训练、测试、参数调整等工作。同时，需要使用Python实现后端接口和算法逻辑。
4、数据库：系统需要使用数据库存储用户数据、模型数据、任务数据等。需要使用MySQL、MongoDB等数据库技术。
5、框架选择：系统需要采用合适的框架进行开发，可选用Django、Flask等框架进行快速开发。
四、时间安排：
本项目的时间安排如下：
1、第1-2周：需求分析、技术选型
2、第3-4周：设计系统架构、绘制系统原型图
3、第5-6周：编写前端代码、完成页面设计
4、第7-8周：编写后端代码、完成数据库设计
5、第9-10周：编写算法逻辑、进行模型训练、测试
6、第11-12周：进行系统调试、进行性能测试、进行优化
7、第13-14周：完成系统开发、项目验收
五、人员要求：
本项目需要的人员要求如下：
1、1名Web前端开发工程师，熟悉HTML、CSS、JavaScript等前端技术，具有丰富的前端开发经验。
2、1名Web后端开发工程师，熟悉Python开发、数据库设计等技术，具有较强的后端开发能力。
3、1名算法工程师，具有深度学习、计算机视觉等领域的研发经验，能够完成EAST模型的开发和优化工作。
4、1名项目经理，具有较强的管理能力和团队协作经验，能够协调项目进度，确保项目按时完成。
六、交付件：
1、系统架构图
2、系统原型图
3、前端代码
4、后端代码
5、算法模型
6、测试结果报告
7、文档说明