软工毕设 需求分析怎么写

软件工程毕设的需求分析部分是整个项目的基础，它主要是对项目需求进行分析、明确和规划，为后续的设计、开发、测试和部署工作提供必要的指导和依据。下面是一个简单的需求分析的写作步骤：

1. 需求调研：了解用户的需求和期望，收集相关的资料和数据，进行现有的软件市场分析，这是需求分析最基础的环节。

2. 需求概述：对整个项目的需求进行概括性的描述和总结，包括项目的目标、背景、范围、功能、性能、安全、用户群等方面的要求。

3. 功能需求：明确项目需要完成的各项功能，分析每个功能的输入、输出、流程、界面和操作方式，并对功能进行优先级和重要性排序。

4. 非功能需求：除了功能需求外，还需要考虑其他方面的要求，如性能、安全、可维护性、易用性、可扩展性、可靠性等，这些要求也需要进行详细的描述和分析。

5. 约束条件：考虑到项目的实际情况和限制，需要明确项目的约束条件，如时间限制、预算限制、技术限制等。

6. 可行性分析：对项目的可行性进行评估，包括技术可行性、经济可行性和操作可行性等方面，分析项目的风险和优劣势。

7. 需求审核：对需求进行审核和确认，确保需求的准确性、完整性和可行性，并与客户、开发团队等各方进行充分的沟通和协商。

需要注意的是，需求分析需要考虑到项目的实际情况和需求，不能过于空泛或者过于细节化，需要进行适当的把握和平衡。同时，需求分析也需要不断地进行迭代和调整，确保项目能够最终达到用户的期望和要求。

相关问题

计算机毕设人体姿态估计需求分析

人体姿态估计是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的主要目标是对人体在三维空间中的姿态进行估计和分析。这项技术具有广泛的应用场景，比如虚拟现实、运动分析、医学影像分析等。

针对人体姿态估计的毕设项目，需要进行以下需求分析：

1. 数据集：人体姿态估计需要大量的标注数据集来训练模型，所以需要寻找合适的数据集，或者自己搜集数据集并进行标注。

2. 算法选择：人体姿态估计有多种算法，如基于深度学习的方法、基于传统的机器学习方法等，需要选择合适的算法。

3. 系统架构：需要设计系统架构，包括前端的数据采集、后端的算法模型和数据处理等部分。

4. 算法评估：需要对算法进行评估，比如使用准确率、召回率、F1值等指标进行评估。

5. 实际应用：需要考虑将算法应用到实际场景中的可行性，比如虚拟现实、医学影像分析等。

综上所述，人体姿态估计的毕设项目需要考虑的方面较多，需要选择合适的数据集和算法，设计系统架构，并进行算法评估和实际应用探索。

计算机深度学习毕设人体姿态估计技术需求分析

人体姿态估计是计算机视觉中的一个重要研究方向，其可以在视频监控、人机交互、虚拟现实等领域中得到广泛应用。以下是人体姿态估计技术所需的技术要求：

1.深度学习模型：需要使用深度学习模型来训练人体姿态估计模型。例如，使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型进行训练。

2.数据集：需要一个包含大量标记好的人体姿态数据集，以用于训练和测试模型。例如，MPII Human Pose Dataset、COCO Dataset等。

3.姿态表示：需要选择适当的姿态表示方法，以便将人体姿态转换为计算机能够理解的形式。例如，使用关节点坐标、关节角度等。

4.优化算法：需要使用适当的优化算法来训练模型。例如，使用梯度下降算法或Adam算法等。

5.硬件设备：需要具有足够的计算能力和存储空间的硬件设备来训练和测试模型。例如，使用GPU或者云计算服务。

6.编程语言和框架：需要熟悉一些编程语言和深度学习框架，例如Python、TensorFlow、PyTorch等。

7.模型评估：需要评估模型的性能，例如使用平均精度（Average Precision）或者均方误差（Mean Squared Error）等指标。

8.模型部署：需要将训练好的模型部署到实际应用中。例如，将模型嵌入到软件系统中或者使用云服务等方式实现模型部署。