智能停车场反向寻车系统设计与实现

本文提出了一种智能停车场反向寻车系统技术方案，采用RFID和视频采集手段，结合物联网、人工智能、图论和模糊数学等最新研究成果，实现了车辆的精确识别、定位与反向查找等功能。本研究设计并实现了软件系统，在某大型停车场进行了实施验证，实施结果证明了技术方案的可行性。本研究为其他停车场的智能化建设项目提供了较好的实施参照。     

基于环保电子卡的智能反向寻车系统研究

为解决当前大型停车场取车困难的问题,利用探头和远程识别系统,结合环保电子卡的功能,开发出一套基于环保电子卡的智能反向寻车系统。该系统很好地解决了停车场取车难的现实问题,具有工作效率高、系统可扩展性强等特点,并且已在苜蓿园停车场试点应用,得到了一致好评,具有良好的社会效益。     

Android开发在停车场寻车中的应用

随着汽车的个人拥有量倍增,相应的停车场的建设规模也越来越大,这就带来了一个令停车客户很头疼的问题：当客户要去取车时,已经忘记自己把车辆停放在哪里了,本设计用二维码可以轻松的帮助客户在停车场寻到爱车。     

大、中型地下车库智能寻车系统

为了提高停车场的服务水平,停车场智能管理系统是必不可少的.它已经在大部分停车场发挥着重要作用,在为人们停车带来方便的同时也具有良好的社会效益和经济效益.在大、中型地下车库中,车主返回停车场时,由于停车场太大或者地形不熟,车主容易找不到车,故提出了智能反向寻车系统.该系统可以帮助车主尽快找到车辆停放的区域,提高车主的满意...     

基于路径优化的A~*算法与Dijkstra算法的性能比较

路径优化成为解决道路拥挤和阻塞的重要途径。传统单源最短路径的Dijkstra算法可以找到从起始点到其他点的最短路径信息,在地图障碍物较多的情况下,其搜索时间较长。人工智能领域带启发式函数的A*算法由于本身就具有记忆性的功能,在路网中可以自主性的选择最优路径,并且随着障碍物信息和地理位置信息的增多,其搜索效率更高。通过实验将A~*算法与传统的Dijkstra算法进行仿真比较,对比它们的搜索速度和搜索效率,结果证明在实际路网中A~*算法的搜索效果更明显。     

智能寻车和停车场车位引导系统

为了帮助车主尽快找到停车场中空闲的停车位。采取智能寻车和停车场车位引导系统自动引导车辆快速进入空车位,以此来降低人员管理成本,提高车主寻找停车位的效率;加快停车场的车辆周转,提高停车场的使用率和经济效益,提升停车场管理水平。     

一种基于A*算法的多径寻由算法

随着网络通信量的急剧增长,多径传输应用日渐普遍。多径寻由算法是实现多径传输的基础。该文结合路径相似度目标和启发式方法,提出一种新的基于A*算法的多径寻由算法,称为MA*算法。该文为该算法设计了一种新的代价估计函数,通过理论分析证明了该代价估计函数的可行性。利用网络拓扑生成工具对MA*算法进行了仿真实验,并与其他多径寻由算法进行了分析比较。实验结果表明,MA*算法能以较低的搜索次数获取多条路径代价和路径相似度合理的路径;另外通过合理调整惩罚参数,可以取得路径代价和路径相似度的平衡。MA*算法以更小的开销实现了一种更为通用的多径寻由算法,能够应用在更广泛的多径传输环境。     

结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线

逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分.针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法.首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线.接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径.最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布.实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100％的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6％,?97.8％,总体线长也接近最优.提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量.     

结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线

逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分。针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法。首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线。接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径。最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布。实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100%的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6%, 97.8%,总体线长也接近最优。提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量。     

游戏地图中寻找路径的改进算法研究

随着计算机技术和网络技术的发展,以及人们生活水平的提高,网络游戏已经成为人们休闲娱乐生活不可或缺的一部分.网络游戏中角色按照什么路径行走,直接影响到游戏的质量.然而,由于游戏地图资源庞大和计算机资源等的限制,使得游戏中的寻路成为一个难点.通过分析现有常见的两种游戏地图寻径算法A*算法和单个物体寻径算法的原理及优缺点,提出一种将两种算法结合使用的改进算法,它综合了两种算法的优点,在寻径的速度和找到路径的长度方面都有显著的优势.最后,用C++语言实现了改进的寻路算法,并和原来的算法对比,实验结果显示提出的改进算法的合理性和有效性.     

嵌入式系统中电子地图的路径寻优

最优路径算法是地理信息科学与计算机科学等领域的研究热点。由于嵌入式系统的特点,其中电子地图的最优路径规划算法,要求快速而高效,为此对一些最优路径搜索算法进行了分析,提出了用基于人工智能的A*算法对电子地图进行最优路径寻优,实现了准确而高效的最优路径搜索。最后给出了一个基于Linux嵌入式系统中的电子地图的路径寻优实例。     

基于Flash 3D技术的浙江财经学院漫游系统的研究

本文首先提取三维虚拟漫游场景的特征向量,在此基础上进行路径选择,并提出基于A＊算法的优化方案。该方案将提取的特征向量离散化为二进制信息单元,以欧拉距离为基础结合橡皮条算法进行启发函数的优化选取。     

基于单片机的双轴光伏寻日系统设计

双轴光伏寻日系统可以跟踪太阳的运动,使光伏组件始终正对着太阳接受到更多的太阳辐射。从而提高光伏板的输出功率。该装置以AT89S52单片机为核心处理芯片,采用时控与光控相结合的方式,控制直流电机实现寻日跟踪。通过实际安装测试,光伏发电系统的发电量得到显著提高,达到预期目标。     

基于用户需求的城市公交调度算法研究

本文从中国城市地面公共交通现状,分析居民出行需求的多样性和复杂性,提出一种基于动态分配模型的公交调度系统.探讨城市公交基于用户需求响应模式的理论意义和实际应用价值,并构建数学模型和系统工作流程.综合考虑乘客出行时间、线路距离及容量约束,构建以最短路径和A?算法为乘客进行个性化出行需求规划线路和站点,建立适合中国国情的混合式公交运行模式,是现代智能交通可持续发展新产物.     

融合A*和Bresenham的游戏路径规划算法设计与实现

网络游戏中角色的路径规划一直是网络游戏研究领域的难点问题。寻路算法的优劣能最大程度地影响网络游戏的智能性和可玩性。针对游戏中路径搜索的特点,在对一般搜索算法和启发式搜索技术进行详细分析与研究的基础上,通过对传统的A*算法中的估价函数进行加权修正,并与Bresenham算法相结合后,有效地提高路径搜索的效率。实验结果表明,本算法不论在扩展的节点数,搜索的次数,消耗的时间等方面取得更好的效果,同时智能性也得到了较大的提高。     

基于微信小程序的签到系统设计与研究

众所周知,微信是现代网民普遍应用的一种即时通信软件,且微信的公众号、小程序具备较为完善的服务功能。目前,我国大部分高校的签到管理效率较低,因此,高校需要利用微信小程序、LBS及TOTP技术,结合微信定位系统功能,构建一个签到系统,改进高校的签到系统。为此,文章对基于微信小程序的签到系统进行了设计与研究,希望对相关人员有所启示。     

对数据结构的最短路径算法的研究

文章主要研究蚁群算法实现对数据结构的最短路径优化。蚁群算法是群智能理论研究领域的一种主要算法,在求解复杂的离散优化问题方面有一定优势,这种优势在求解最短路径问题方面体现得非常明显。