计算机视觉项目需求分析与方案设计实战 · 课程目录

01 课程导论与项目全景

计算机视觉项目生命周期、角色分工、课程目标与产出物。

02 需求收集与用户调研

利益相关者分析、用户故事编写、需求访谈技巧。

03 业务需求与技术可行性分析

业务目标拆解、技术栈选型原则、可行性评估报告。

04 功能需求规格说明书

功能列表、优先级划分、验收标准定义。

05 非功能需求分析

性能指标（FPS、延迟）、准确性指标（mAP、IoU）、安全性、可扩展性。

06 数据需求分析

数据量估算、数据标注规范、数据隐私与合规。

07 系统架构设计

模块划分、数据流设计、微服务 vs 单体架构选择。

08 算法选型与模型设计

分类、检测、分割、跟踪等任务的主流算法对比。

09 模型训练与评估方案

数据集划分、训练策略、评估指标与验证方法。

10 硬件与部署环境规划

边缘设备、GPU服务器、云端部署方案对比。

11 项目风险管理

技术风险、进度风险、数据风险识别与应对。

12 项目计划与里程碑

WBS工作分解、甘特图、迭代计划。

13 成本估算与预算

人力成本、计算资源成本、数据采集与标注成本。

14 需求变更管理

变更流程、影响分析、版本控制策略。

15 原型设计与快速验证

MVP定义、原型工具、用户测试反馈循环。

16 数据采集与标注方案

数据来源、标注工具、质量控制流程。

17 数据预处理与增强策略

图像标准化、数据增强技术、样本均衡。

18 模型选型深入

Backbone、Neck、Head结构分析，轻量化模型选择。

19 训练Pipeline搭建

框架选择（PyTorch/TF）、分布式训练、日志与可视化。

20 模型优化与压缩

剪枝、量化、蒸馏、ONNX导出。

21 模型评估与调优

超参数搜索、过拟合处理、模型集成。

22 系统集成方案

API设计、前后端交互、消息队列与缓存策略。

23 测试策略与质量保障

单元测试、集成测试、压力测试、A/B测试。

24 部署与运维方案

Docker容器化、K8s编排、CI/CD流水线。

25 监控与告警体系

模型漂移检测、性能监控、日志聚合。

26 文档与知识管理

技术文档、API文档、用户手册、项目复盘。

27 项目交付与验收

交付清单、验收测试、用户培训。

28 案例实战：智慧安防

智慧安防项目需求分析与方案设计。

29 案例实战：工业质检

工业质检项目需求分析与方案设计。

30 课程总结与进阶路径

常见误区、学习资源、职业发展建议。