文章目录

• • 摘要
  • 前言
  • 绪论
  • • 1. 课题背景
    • 2. 国内外现状与趋势
    • • 2.1 国内研究现状
      • 2.2 国外研究现状
      • 2.3 发展趋势
    • 3. 课题内容
  • 相关技术与方法介绍
  • • 1. 微信小程序开发技术
    • 2. 深度学习模型选型
    • • 2.1 MobileNetV2
      • 2.2 ResNet-50
    • 3. 系统架构设计
    • 4. 关键技术实现
    • • 4.1 实时拍摄指导
      • 4.2 多模态建议生成
      • 4.3 高性能推理优化
  • 系统分析
  • • 1. 需求分析
    • • 1.1 功能性需求
      • 1.2 非功能性需求
    • 2. 可行性分析
    • • 2.1 技术可行性
      • 2.2 经济可行性
      • 2.3 法律合规性
  • 系统设计
  • • 1. 总体架构设计
    • 2. 功能模块设计
    • • 2.1 拍摄指导模块
      • 2.2 照片评估模块
      • 2.3 社区模块
    • 3. 数据库设计
    • • 3.1 主要数据表
      • 3.2 数据关系
  • 系统实现
  • • 1. 核心代码实现
    • • 1.1 模型推理云函数
      • 1.2 实时AR引导
    • 2. 关键技术实现
    • • 2.1 模型轻量化部署
      • 2.2 高性能图片处理
      • 2.3 智能建议生成
  • 系统测试
  • • 1. 测试环境
    • 2. 测试结果
    • • 2.1 功能测试
      • 2.2 性能测试
      • 2.3 用户体验测试
  • 总结与展望
  • • 1. 本文总结
    • 2. 后续工作展望