2018北航软工暑期助教培训 · 团队项目 - 需求分析文档
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2018-07-11 03:58:54
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前言
一、引言
编写目的
- 此需求规格说明书编制目的是明确本项目的详细需求，供用户确认项目的功能和性能，和用户形成一致的理解和确认，作为进一步详细设计软件的基础。
项目背景
- 项目名称：基于深度学习的食堂菜品智能分析与结账系统
- 项目面向用户：食堂用餐者、食堂管理人员、食堂分包商家
- 项目开发者：北航暑期软工培训小组-基于深度学习的食堂菜品智能分析与结账系统小组
预期的读者和阅读建议
- 此需求规格说明书针对项目经理、设计人员、开发人员、用户及测试人员。
项目范围
- 每一天，有成千上万人在食堂用餐，且90%左右的交易发生在用餐高峰期。食堂平均每个窗口2-3个服务人员，每个服务人员打餐的同时负责用餐费用结算。这样的工作方式容易造成结算错误，且服务人员与进餐用户的体验都极差。
参考资料
二、NABCD需求分析
N（Need 需求）
- 传统食堂窗口采用人工结账方式，在客流高峰时期可能导致结算错误，造成进餐用户的不解和质疑。采用机器检测识别菜品并结算的方式替代人工结算方式，有利于降低结算错误率。
- 随着经济水平提升，人们越来越注重饮食健康与摄入控制。但不少人在意每天吃得是否营养健康，却又无法量化记录个人摄入，难以在期望和实际中取得衡量的参考依据。通过在结算过程中采集大量用户数据，进行数据分析，可以为用餐者提供营养膳食建议，进行长期的营养跟踪，饮食推荐等。
- 商家在长期的经营中大多存在与食客的沟通不畅，有时无法及时更迭优化菜单，导致客户流失。通过分析菜品的受欢迎程度，商家可以有根据地增删菜品，改良菜单等，以数据驱动业务。
- 承接以上两点的，在大数据时代，人们在海量数据轰炸中迷茫彷徨，却同样享受数据支配带来的生活便利。通过结合菜品的受欢迎程度与个人的饮食倾向，有针对地为用餐者进行推荐，从一定程度上为“今天吃什么”的历史难题提供了解决方案。
A（Approach 做法）
- 菜品检测与计价
- 营养分析与膳食建议
- 通过统计用户历史用餐记录，将数据与卫生部健康指标进行对比，参考用户个人健康计划，依据营养学原理提出健康参考建议。
- 商户供销管理商户与用户每日菜单推荐
- 系统被分为商户Web端与食客小程序端，通过数据分析挖掘以及推荐算法，为商户推送实时营销数据和为用户提供菜单推荐。
B（Benifit 好处）
- 解决价格争议问题：由人工到机器，将每一样菜品的价格与营养价值成列在食客眼前，主观因素的影响力降低带来可信度的提升。
- 数据跟踪健康饮食与科学摄入：量化数据增强落实健康计划。
- 加强商家数据驱动业务能力：经营和改良菜品有了可信度数据可视的参考依据。
- 数据支配：为每日饮食提供解决方案。
C（Competitors 竞争）
- RFID餐盘
- 已有且成熟的智能餐厅管理办法，在餐盘地步植入智能芯片，记录所属档口、所盛菜式、价格等信息，，当餐盘经过计价台，计价台自动读取芯片信息，统计消费情况。
- 经实地采访（福州大学京元餐厅），此类餐盘仍存在检测迟钝、硬件依赖且易失、不利高温消毒等问题。
- 目前暂无基于深度学习视觉方法的计算方式
D（Delivery 交付）
转载自www.cnblogs.com/wyq0808/p/9283074.html
