java/php/net/python城市公交路线该网站设计

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系统结构设计
城市公交查询平台的总体结构设计将直接决定该管理系统平台的业务绩效。在本文中,系统的基本框架以相同的结构形式呈现。各种用户的具体权利和适用功能;用户在站点上执行的所有操作的顺序,以及生成的系统结构;这种明确的层次结构,明确的步骤为网站的呈现奠定了坚实的基础。
对于城市公交查询平台的实现主要分为学院管理员、用户两个角色,用户角色不同,所使用的功能模块不同,系统功能模块如下图4-1所示。
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                    图4-1系统功能图

4.2开发流程设计
系统流程的分析是通过调查系统所涉及问题的识别、可行性可操作性、系统分析处理能力等具体环节来调节、整理系统的设计方案以确保系统能达到理想的状态。这些操作都要从注册、登录处着眼进行一系列的流程测试保证数据库的完整,以把控系统所涉及信息管理的安全、保证信息输入、输出正常转换。然后,通过实际操作完成流程图的绘制工作。
城市公交查询平台的开发,主要是对城市公交查询管理开发进行需求分析,对基本系统模块、功能模块进行设计,模块功能分解完成后进行详细的设计及代码的编写,功能模块的实现独立设计及各模块的整合,最后系统调试,对功能的扩展及完善,如图4-2所示。
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                   图4-2开发系统流程图

4.3数据库设计
完成软件的需求分析后,就可以开始软件设计了。在软件开发时期,设计阶段是最富有活力、最需要发挥创造精神的阶段。系统的总体设计阶段就是要把分析阶段产生的软件需求说明转换为用适当手段表示的软件设计的方案。
4.3.1实体ER图
学习编程,我们都知道数据库设计是基于需要设计的系统功能,我们需要建立一个数据库关系模型,用于存储数据信息,这样当我们在程序中时,就没有必要为程序页面添加数据,从而提高系统的效率。数据库存储了很多信息,可以说是信息管理系统的核心和基础,数据库还提供了添加、删除、修改和检查,使系统能够快速找到自己想要的信息,而不是在程序代码中找到。数据库中信息表的每个部分根据一定的关系精确地组合,排列和组合成数据表。
我们分析特定用户的需求的功能系统,详细设计在线系统的ER图,我们可以在多个实体之间获得详细的关系模型,如下图所示:实体模型图之间的关系。
(1)管理员数据E-R图,如图4-3所示:
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              图4-3 管理员信息实体属性图

(2)公交信息管理E-R图如图4-4所示:公交车编号、公交车名称、图片、地区、公交公司名称、票价、终点站、运营开始时间、运营结束时间、评论管理、添加时间
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               图4-4 公交信息管理实体属性图

(3)用户管理E-R图如图4-5所示:
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                  图4-5 用户管理实体图

(4)资讯热点E-R图如图4-6所示:标题、类型、添加人、首页图片、点击率、添加时间
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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