参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。
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计算机设计大赛作品开发文档
目 录
第一章 需求分析 3
1.1开发背景 3
1.2市场分析 3
1.2.1目标用户 3
1.2.2竞品分析 3
1.3作品简介 4
1.3.1主要功能 4
1.3.2优势和创新点 4
第二章 概要设计 5
2.1 总体设计 5
2.2 技术框架 5
2.2.1 前端 5
2.2.2 后端 6
2.3 模块设计 6
第三章 详细设计 8
3.1界面设计 8
3.2数据库设计 8
3.3关键算法 9
3.3.1 NLP情感分析 9
3.3.2 文本关键词提取 9
3.3.3 图像识别人脸情绪 10
3.3.4 通用文本识别 10
第四章 测试报告 12
4.1文字识别情绪测试 12
4.2人脸识别情绪测试 12
4.3互助答疑测试 13
4.4文本识别测试 14
第五章 安装及使用 15
5.1环境要求 15
5.2安装 15
5.3使用说明 15
5.3.1 迎新模块 15
5.3.2 互助答疑模块 16
5.3.3 日记模块 17
5.3.4校园导览模块 18
第六章 项目总结 20
6.1任务分配 20
6.2面对困难 20
6.3开发感悟 20
6.4后续安排 20
第一章 需求分析
1.1开发背景
APP人口红利尾声，用户增长迈入瓶颈期。潮退之时，互联网巨头最先做出应对，以自身已经拥有的超级APP为基搭建小程序或轻应用的分发平台。目前，微信月活跃设备数高达11.2亿，因“水之积也厚”以大水为托，微信小程序受到众多开发者和用户的热情拥抱。
凭借逐渐完善的各个功能板块，微信小程序已经初步搭建形成一个闭环的生态结构，持续释放对开发者引力的同时不断优化用户的使用体验，实现良性发展。在传统校园移动应用端上，我们看到的是冗余的内存占用，高昂的服务器租赁费用，以及各端签发证书之繁琐，以及传统开发模式耗时长成本大的诸多缺点。因此一款方便校园生活的、无需下载安装微信小程序的出现成为了广大用户所期待的需求。
此外，我们了解到大学生心理健康问题已成为社会关注的焦点。调查发现，目前大学生的总体心理健康素养处于较低水平，而对自己情绪的良好认知是心理健康的重要环节。用户通过微信小程序写日记的方式，记录自己的心情状态和生活，结合自然语言处理中的文字情感分析和人脸识别的情感分析，实时分析并反馈用户日记中的情感状态，帮助用户更好的了解自己的情绪。在用户入学时，小程序中提供了迎新模块，帮助用户更好的适应和了解校园。在用户毕业时，总结用户大学生活的情绪状态，小程序生成用户的专属报告。
表1.1 大学生对心理疾病的识别情况 (n=1011) , n (%)
1.2市场分析
1.2.1目标用户
武汉理工大学全体学生（目前）
在校全体大学生（未来）
1.2.2竞品分析
目前，有的日记类应用，仅仅是对日记进行记录，功能局限，数据的处理和可视化做的比较一般，用户无法了解到自己情感状态。而本项目，利用NLP、图像识别和深度学习算法，实现对用户日记内容的内容识别记录，接入腾讯地图模块，实现校园日记地点的可视化记录，实时显示该地点用户情绪。
表1.2多类日记类应用比对
1.3作品简介
1.3.1主要功能
(1)日记图文记录功能
(2)NLP情感分析文本
(3)图像识别人脸情绪
(4)地图标记日记发生地点
(5)迎新引导助手
(6)问答模块
(7)可视化校园导览
1.3.2优势和创新点
（1）利用NLP情感分析和图像识别人脸情绪分析技术分析用户情绪，将分析得出的情绪值记录在用户日记中，帮助用户更好的认知自己的情绪。
（2）接入腾讯地图模块，实现校园日记地点的可视化记录，实时显示该地点用户情绪。
（3）迎新模块和毕业日记报告模块，帮助用户更好地融入校园。迎新模块，帮助用户适应校园，毕业模块帮助用户回忆校园。
第二章 概要设计
2.1 总体设计
当前处于移动互联网时代，微信小程序具有着基于微信的跨平台能力和即用即走、随手可得的特点。选择以微信小程序为平台，可以很好的解决IOS和安卓双版本开发的问题，同时省去了用户安装的麻烦。后端采用基于python的flask轻量级框架和微信小程序开发自带的云数据库，为微信小程序提供api接口和数据存储服务。
图2.1 系统设计流程图
2.2 技术框架
2.2.1 前端
(1)UI设计
使用了当下流行的有赞vant小程序UI组件库、colorUI组件库、以及github开源项目的一些UI打造舒适用户操作界面。
(2)前端框架
采用原生微信小程序框架
图2.2 微信小程序框架图
2.2.2 后端
(1)小程序云开发
基于云开发的云函数。实现了列表搜索、详情获取、用户特征获取三个功能，并安装了tcb-router模块，实现了一个云函数具备多个云函数的功能。
图2.3 云开发框架示意图
(2)flask框架
基于python的flask轻量级框架，提供后端接口api，实现文字识别，文字情绪识别，人脸情绪识别三个功能。
图2.4.flask框架(NLP文本情感分析请求)示意图
2.3 模块设计
针对需求分析结果，将小程序分解成功能模块示意图如下：
图2.5 功能模块架构
