IT项目管理-HW4

一、请根据教材 HYM 公司案例(教材第四章 Running Case),选择并 完成其中一个任务。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
为这一项目写一个变更请求。编制变更请求时要富有创造性。
答:

  • 在休闲和健康项目网站中,增加月度、季度的健康考核以及年度的体检项目,并设立相对合理的健康标准。仅激励运动的机制和提供运动健康相关设备以及项目能够达到该项目要求的可能性较小,前期需要有一些标准去促进推动该项目的发展。
  • 在网络增强通信系统项目中,为了使加快资金回收以及减少系统的维护费用,将成功研发的该应用程序对外公司出售,并在负责相关的维护时收取一定的维护费用,当使用的企业有一定数量的时候,有盈利的可能性。

二、召开一个项目策划研讨会,每个人用思维导图记录会议内容,该 图必须满足“话题跟踪、热点标注、要点排序、问题汇总”四个 基本要求。最后,给出这样会议记录的优点与缺点。
答:
项目名称:即时通讯应用开发项目
项目概要:设计、开发一个即时通讯应用,将该应用投放到市场
思维导图:
在这里插入图片描述
优点:
1.对于会议重点的记录很方便,让会议记录的整体感很强烈;
2.会议内容的分级明显,有助于会议后对会议内容的额梳理;
3.记录的方式比较灵活,对于记录及修改的及时性有帮助。
缺点:
1.结构限制了思维导图对于会议细节的记录能力;
2.思维导图记录的是个人对于会议结构及内容的理解,不同的人在会议时的思维导图记录不一样,阅读他人记录的思维导图会有障碍;
3.对于发散式思维有帮助,主要体现在帮助记录会议的人的会议内容梳理,对于会议这种规范化的聚集讨论,不适合单独作为会议的记录。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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