【腾讯云AI小程序大赛】西安电子科技大学作品《丢小墙》

2020-01-17 16:52:48 浏览数 (1)

本文由西安电子科技大学沈健祺同学撰写并授权同意发表于云加社区,《丢小墙》是第二届腾讯AI 小程序创意应用赛的冠军作品

前言

小程序的概念在2017年由微信提出,具有轻量、用完即走等优点。经过两年的快速发展和迭代,小程序的生态已经相当成熟,其他平台如支付宝、字节跳动也相继推出自己的小程序平台。随着腾讯云开发和腾讯云AI的落地,普通开发者可以在很短的时间内快速完成一款产品的设计开发,并且具备高可用的后台服务和AI接入能力。基于小程序的平台,借助于腾讯云开发和腾讯云AI的能力,我们团队【熊猫人输一天】完成了“基于AI的高校失物招领平台—丢小墙”小程序的开发。

“丢小墙”从0到1

丢小墙的设计思路

我们团队选择的是一个比较常见的场景—**失物招领**,在分析了目前市面上的失物招领小程序和app,以及其他传统找失物的方法(比如通过qq群,当地论坛寻找),我们发现了以下问题:

1. 平台信息的杂乱,传统的信息发布平台会包含多种信息,比如拼车,二手交易,广告等。

2. 现有的失物招领小程序往往划分区域太小或太大,比如某个高校开发了一个只针对该高校的平台(受众太小);某些小程序区域划分太大,而丢失者往往只关心自己丢失区域的信息(太大)。

3. 几乎所有的平台都需要丢失者持续关注平台信息,无法及时通知丢失者。

4. 对于卡证类等敏感失物,现有平台几乎不存在隐私保护。

针对以上这些问题,我们开发了丢小墙,旨在解决高校场景下的失物招领问题。高校场景下物品丢失的频率很高,并且以高校为划分单位具有天然的区域优势。总的来说,丢小墙具有以下特点:

1. 丢小墙以每个高校为单位将该高校的失物招领进行集中,支持全国所有高校接入。每个高校设置有区域管理员,可以对区域内容进行管理,置顶等操作。

2. 通过接入腾讯云ai的语义识别来判断发布内容的相似程度,对于高匹配的物品向丢失者发送微信模板消息推送。

3. 接入腾讯云ai的人脸识别功能,对于卡证类人脸等敏感信息进行自动打马赛克处理。

小程序的开发和普通的前端开发技术栈没有太大出入,并且还提供了一些微信特有的api,可以直接接入微信的能力。为了保证小程序整体风格的统一以及提高效率,我们选用了ColorUI作为我们的样式基础库,整体色调选择了淡紫色。页面规划上:

1. 首页保持简洁,左上角地图标示用来切换所在区域;轮播图用来展示某个高校的活动通知等;我丢了,我捡到了作为功能核心入口。

2. 广场页为了美观采用了自定义导航栏,按捡到和丢失分大类,大类下面分常见的失物种类。

3. 我的页面主要有用户查看自己所发失物信息和管理员入口两大核心功能。

此外,我们精心设计了失物发布页面,详情页面等重要页面。

最后放上项目的整体规划图

丢小墙接入云开发能力

丢小墙能够快速开发完成,小程序云开发提供了很大的帮助。小程序云开发是集成于小程序控制台的原生serverless云服务,核心功能包括:云存储,云数据库,云函数等。

1. 云函数:在云端运行的代码,微信私发天然鉴权,开发者只需编写自身业务逻辑代码。在小程序的开发中,我们往往通过openid来唯一识别用户,相较于传统的自建后台实现微信登陆,小程序云开发可以让开发者直接拿到唯一区别用户的标示,大大简化了登陆操作。此外,数据的增删改查等都可以通过云函数来实现,配合官方的文档说明,可以完成复杂的查询操作。

2. 云数据库是mongoDB的数据库,表的字段设计比较灵活,上手简单。

3. 云存储,通过调用相关云开发api可以轻松实现文件的上传下载,丢小墙中所有图片都存在云存储中。

此外,小程序云开发还大大简化了一些微信特有的操作,比如向用户发送模板消息通知。丢小墙中匹配失物后发送模板通知利用了相关云开发api。另外说一下,使用小程序云开发有不小的免费试用资源,足够支持项目开发和前期阶段。

小程序接入腾讯云AI能力

腾讯ai开放平台提供了大量实用的ai接口,并且有不小额度的免费调用量,本次项目中我们主要使用了以下ai相关的接口。

1. 人脸检测与分析。主要用于识别卡证类中的人脸信息,并在小程序中利用canvas进行打码操作。

2. 基础文本分析中的分词和词性相关接口,主要用于失物描述的语言匹配。

总结

这次参加【腾讯云AI小程序大赛】收获颇多,遇到了可爱的队友们,第一次尝试从0开始开发一款完整的应用,也接触到了很多前沿、流行的技术。丢小墙还有很多地方和细节可以优化,如何在高校进行推广让它成为一款真正有用的小程序也是我们后续所需要的思考。说干就干,用小程序云开发来完成你的第一款全栈小程序吧✅。

相关链接

1. [小程序云开发官方文档](https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/basis/getting-started.html)

2. [腾讯云ai开放平台](https://ai.qq.com/)

3. [ColorUI组件库](https://github.com/weilanwl/ColorUI)

4. [丢小墙小程序源码](https://github.com/LuckyJQ/dxq-cloud)

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