Руководство системного администратора

1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О ПРОГРАММЕ

1.1 Назначение и область применения

Автоматизированная система для распознавания аномалий на коже предназначена для анализа фотографий кожи с целью выявления потенциальных заболеваний. Программа используется в медицинских учреждениях для поддержки диагностики.

1.2 Состав программы

• Основные компоненты:

  • Модуль загрузки и предобработки изображений.

  • Модуль классификации аномалий.

  • Модуль формирования отчетов.

  • Модуль переименования файлов.

  • Модуль логирования результатов.

  • Модуль интерактивного ввода изображений.

• Дополнительные компоненты:

  • Административная консоль для управления настройками.

  • Утилиты командной строки для автоматизации задач.

1.3 Основные принципы функционирования

• Программа использует модель ResNet50 для анализа изображений.

• Данные загружаются через генератор ImageDataGenerator.

• Результаты анализа сохраняются в виде отчетов и логируются в JSON-файл.

• Пользователи могут вводить изображения вручную для анализа.

2. АРХИТЕКТУРА И ПРИНЦИПЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

2.1 Архитектура системы

• Клиентская часть:

  • Интерактивный ввод изображений для анализа.

• Серверная часть:

  • Модуль обработки изображений и классификации.

  • Модуль логирования результатов в JSON-файл.

2.2 Принципы функционирования

• Изображения загружаются через интерфейс или командную строку.

• Данные обрабатываются моделью ResNet50.

• Логирование результатов выполняется в файл results_log.json.

3. СИСТЕМНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ

3.1 Минимальные требования

• Операционная система: Windows 10/11

• Процессор: Intel Core i5 или выше.

• Оперативная память: 8 ГБ или более.

• Видеокарта: NVIDIA GTX 1050 или выше (рекомендуется для ускорения обучения).

• Свободное место на диске: 2 ГБ.

3.2 Дополнительные требования

• Установленный Python 3.8+.

• Установленные библиотеки: TensorFlow, Keras, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.

4. УСТАНОВКА ПРОГРАММЫ

4.1 Установка зависимостей

Для установки необходимых библиотек выполните команду:

• bash

• Copy

• pip install tensorflow numpy matplotlib seaborn scikit-learn

4.2 Установка программы

1. Скачайте архив с программой.

2. Распакуйте архив в выбранную директорию.

3. Запустите программу командой:

• bash

• Copy

• python skin_anomaly_detection.py

4.3 Установка компонентов

• Установка административной консоли:

  • Запустите административную консоль командой:

bash

Copy

python admin_console.py

5. АДМИНИСТРАТИВНАЯ КОНСОЛЬ И РАБОТА С НЕЙ

5.1 Интерфейс административной консоли

• Меню:

  • Настройки: Изменение параметров программы.

  • Логи: Просмотр логов работы программы.

  • Отчеты: Управление отчетами.

5.2 Утилиты командной строки

• Запуск анализа:

bash

Copy

python analyze.py --image path/to/image.jpg

• Просмотр логов:

bash

Copy

python view_logs.py

5. ОБЯЗАТЕЛЬНАЯ НАЧАЛЬНАЯ НАСТРОЙКА

• Настройка базы данных

• Создайте базу данных skin_analysis.

• Настройка модели

• Загрузите модель ResNet50.

5. ПРОВЕРКА ПРАВИЛЬНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

1. Проверка загрузки изображений

• Загрузите тестовое изображение через командную строку.

• Убедитесь, что изображение отображается в интерфейсе.

1. Проверка анализа

• Запустите анализ тестового изображения.

• Убедитесь, что результаты анализа отображаются корректно.

1. Проверка отчетов

• Сформируйте отчет.

• Убедитесь, что отчет сохраняется в указанной директории.

5. МЕРОПРИЯТИЯ ПО ТЕКУЩЕМУ ОБСЛУЖИВАНИЮ

• Резервное копирование данных

• Настройте регулярное резервное копирование базы данных.

• Используйте утилиты командной строки для автоматизации.

• Мониторинг логов

• Регулярно проверяйте логи на наличие ошибок.

• Используйте административную консоль для просмотра логов.

• Обновление модели

• Периодически обновляйте модель для повышения точности.

• Используйте административную консоль для обновления.

5. АВАРИЙНЫЕ СИТУАЦИИ И СПОСОБЫ ИХ УСТРАНЕНИЯ

• Ошибка: "Не удалось подключиться к базе данных"

Причина: Неправильные настройки подключения.

Решение: Проверьте параметры в файле config.ini.

• Ошибка: "Недостаточно памяти"

Причина: Недостаточно оперативной памяти или видеопамяти.

Решение: Увеличьте объем памяти или уменьшите размер батча.

• Ошибка: "Низкое качество изображения"

Причина: Изображение недостаточно четкое для анализа.

Решение: Загрузите изображение с более высоким разрешением.

ВЫВОД

• Документация является важной частью разработки программного обеспечения, так как она обеспечивает прозрачность, упрощает сопровождение и использование программы.

• Каждый вид документации решает свои задачи:

  • Руководство пользователя помогает конечным пользователям эффективно работать с программой.

  • Руководство программиста позволяет разработчикам понимать и модифицировать код.

  • Руководство системного администратора обеспечивает стабильную работу программы в производственной среде.

• В процессе работы были применены навыки структурирования информации, описания технических процессов и создания понятных инструкций для разных категорий пользователей.