系统分析与设计 Assignment 4

本文深入探讨了软件工程中用例的概念,解释了用例如何帮助定义系统需求,并阐述了用例与场景之间的关系,特别是主场景(happypath)在需求分析中的作用。

简答题

用例的概念

用例(use case),是文本形式的情节描述,用以说明某参与者使用系统以实现某些目标。广泛应用于需求的发现和记录工作中。

用例和场景的关系?什么是主场景或 happy path?

用例和场景的关系:每个用例提供了一个或多个场景,该场景说明了系统是如何和最终用户或其它系统互动,也就是谁可以用系统做什么,从而获得一个明确的业务目标。

主场景(happy path):典型的、无条件的、理想方式的成功场景。描述了满足涉众关注点的典型成功路径。通常不包括任何条件或分支。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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