From b78dd0e0475e53675468834d236d28389f7adbaf Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Sat, 5 Jul 2025 11:54:22 +0800
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 软件详细设计说明书.md | 310 +++++++++++++++++++++++++++++++++
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 create mode 100644 软件详细设计说明书.md

diff --git a/软件详细设计说明书.md b/软件详细设计说明书.md
new file mode 100644
index 0000000..963b976
--- /dev/null
+++ b/软件详细设计说明书.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+基于TensorFlow 2.3的果蔬识别系统详细设计说明书
+
+1. 系统概述
+1.1 设计目标
+本系统旨在开发一个基于深度学习的果蔬识别系统，能够准确识别12种常见果蔬，并提供友好的图形用户界面。
+
+1.2 系统架构
+系统采用模块化设计，主要包含以下模块：
+数据获取模块
+数据处理模块
+模型训练模块
+模型评估模块
+用户界面模块
+
+2. 详细设计
+2.1 数据获取模块
+2.1.1 功能描述
+通过百度图片爬虫获取训练数据
+支持自定义爬取类别和数量
+自动保存图片到指定目录
+支持断点续传功能
+
+2.1.2 模块设计
+图片爬取器：负责从百度图片获取指定类别的图片
+图片下载器：负责将图片保存到本地
+进度管理器：负责管理下载进度和断点续传
+
+2.2 数据处理模块
+2.2.1 功能描述
+数据集划分（训练集、验证集、测试集）
+图像预处理（调整大小、归一化）
+数据增强（旋转、翻转、缩放等）
+
+2.2.2 模块设计
+数据集划分器：负责将数据集划分为训练集、验证集和测试集
+图像预处理器：负责图像的大小调整和归一化处理
+数据增强器：负责生成增强后的训练数据
+
+2.3 模型训练模块
+2.3.1 CNN模型设计
+输入层：224x224x3的图像输入
+卷积层：2个卷积层，分别使用32和64个卷积核
+池化层：2个最大池化层
+全连接层：128个神经元的隐藏层
+输出层：12个神经元的softmax输出层
+
+2.3.2 MobileNet模型设计
+基础模型：使用预训练的MobileNetV2
+特征提取：使用全局平均池化
+分类层：12个神经元的softmax输出层
+迁移学习：冻结基础模型参数
+
+2.4 模型评估模块
+2.4.1 功能描述
+模型准确率评估
+混淆矩阵生成
+热力图可视化
+模型性能分析
+
+2.4.2 模块设计
+评估器：负责模型性能评估
+可视化器：负责生成评估结果的可视化图表
+分析器：负责分析模型性能指标
+计算统计指标
+分析错误案例
+生成改进建议
+输出分析报告
+
+2.4.3 评估指标
+准确率（Accuracy）
+总体准确率
+每个类别的准确率
+精确率（Precision）
+每个类别的精确率
+宏平均精确率
+微平均精确率
+召回率（Recall）
+每个类别的召回率
+宏平均召回率
+微平均召回率
+F1分数
+每个类别的F1分数
+宏平均F1分数
+微平均F1分数
+混淆矩阵
+12x12的混淆矩阵
+显示类别间的预测关系
+突出显示错误分类
+
+2.5 用户界面模块
+2.5.1 功能描述
+图片上传功能
+识别结果显示
+系统信息展示
+操作日志记录
+
+2.5.2 模块设计
+主界面：包含图片显示和操作按钮
+结果展示区：显示识别结果和置信度
+系统信息区：显示系统状态和版本信息
+日志记录器：记录用户操作和系统运行状态
+
+3. 数据库设计
+3.1 数据集结构
+data/
+train/
+土豆/
+圣女果/
+...
+val/
+土豆/
+圣女果/
+...
+test/
+土豆/
+圣女果/
+...
+
+3.2 实体关系图（ER图）
+图片
+图片ID
+图片路径
+图片大小
+创建时间
+数据集类型
+
+类别
+类别ID
+类别名称
+描述
+样本数量
+创建时间
+
+模型
+模型ID
+模型名称
+模型类型
+准确率
+训练时间
+
+预测记录
+记录ID
+图片ID
+预测类别
+置信度
+预测时间
+
+训练记录
+记录ID
+模型ID
+训练参数
+训练时间
+训练状态
+
+评估记录
+记录ID
+模型ID
+评估指标
+评估时间
+评估结果
+
+实体关系说明：
+1. 图片与类别：多对一关系，一张图片属于一个类别
+2. 图片与预测记录：一对多关系，一张图片可以有多条预测记录
+3. 类别与训练记录：一对多关系，一个类别可以有多条训练记录
+4. 模型与训练记录：一对多关系，一个模型可以有多条训练记录
+5. 模型与评估记录：一对多关系，一个模型可以有多条评估记录
+
+4. 接口设计
+4.1 外部接口
+图片输入接口：支持jpg、png、jpeg格式
+模型输出接口：返回果蔬类别和置信度
+用户交互接口：支持鼠标点击和键盘操作
+
+4.2 内部接口
+数据预处理接口
+模型训练接口
+模型评估接口
+预测接口
+日志记录接口
+
+5. 安全设计
+5.1 数据安全
+训练数据备份机制
+模型文件加密存储
+用户数据保护机制
+
+5.2 运行安全
+异常处理机制
+日志记录系统
+系统状态监控
+自动恢复机制
+
+6. 部署设计
+6.1 环境要求
+硬件规格要求：
+开发环境：
+CPU：Intel i7 4核或同等性能
+内存：16GB DDR4
+存储：512GB SSD
+GPU：NVIDIA GTX 1660（可选）
+
+测试环境：
+CPU：Intel Xeon 8核
+内存：32GB DDR4
+存储：1TB SSD
+GPU：NVIDIA RTX 3060
+
+生产环境：
+CPU：双路Intel Xeon Silver（20核）
+内存：64GB DDR4 ECC
+存储：1TB NVMe+4TB HDD
+GPU：双NVIDIA Tesla T4
+
+软件依赖矩阵：
+软件组件	最低版本	推荐版本	功能依赖
+操作系统	Ubuntu 18.04	Ubuntu 20.04	基础平台
+Python	3.6.9	3.8.10	核心环境
+TensorFlow	2.3.0	2.3.1	模型框架
+CUDA	10.1	11.0	GPU加速
+cuDNN	7.6	8.0	深度学习加速
+OpenCV	4.2	4.5.5	图像处理
+PyQt5	5.14	5.15.4	用户界面
+数据库	SQLite 3.31	3.36	数据存储
+
+6.2 部署步骤
+1. 安装Python环境
+2. 安装依赖库
+3. 下载预训练模型
+4. 运行应用程序
+
+7. 测试设计
+7.1 单元测试
+测试覆盖要求：
+模块	覆盖率目标	重点测试项	测试用例数
+数据预处理	90%	图像加载/增强/归一化	35+
+模型训练	85%	模型构建/训练流程/保存加载	28+
+预测服务	95%	单图预测/批量预测/结果解析	42+
+用户界面	80%	控件交互/图像显示/结果展示	25+
+
+测试数据策略：
+正常数据：标准果蔬图像
+边界数据：最小/最大尺寸图像
+异常数据：损坏文件/错误格式
+压力数据：超大分辨率图像
+特殊数据：部分遮挡/复杂背景
+
+测试用例设计方法：
+功能测试：
+图像加载验证
+预处理结果检查
+模型预测一致性
+
+边界测试：
+最小尺寸图像处理
+最大尺寸图像处理
+文件大小临界值测试
+
+异常测试：
+错误格式文件处理
+损坏图像文件恢复
+无效输入处理
+
+性能基准：
+单图像处理时间
+批量处理吞吐量
+资源占用监控
+
+7.2 集成测试
+端到端测试场景：
+用户界面→预测服务→结果显示全流程
+批量图像上传→处理→结果输出流程
+摄像头捕获→实时识别→结果显示流程
+模型更新→服务重载→预测验证流程
+
+性能测试方案：
+负载测试：
+并发用户：50+
+请求速率：逐步增加
+持续时长：30分钟+
+
+压力测试：
+极限并发用户测试
+大数据量批量处理
+资源耗尽场景测试
+
+稳定性测试：
+48小时持续运行
+内存泄漏检测
+资源回收验证
+
+兼容性测试矩阵：
+测试维度	Windows	macOS	Ubuntu
+主流浏览器	Chrome	Safari	Firefox
+分辨率	1080p	4K	超宽屏
+Python版本	3.6	3.7	3.8
+GPU型号	NVIDIA	AMD	Intel
+
+8. 维护设计
+8.1 日常维护
+日志检查
+性能监控
+数据备份
+系统更新
+
+8.2 故障处理
+异常情况处理流程
+系统恢复机制
+数据恢复机制
+用户反馈处理 
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