基于Android平台的车载导航系统研究

利用当今流行的Android移动开发平台,结合Baidu Map,设计并实现了一个基于Android平台的车载导航终端系统;同时对整个系统的4个主要功能模块,车辆自我定位、路线导航、公交查询、天气查询进行了详细的分析与设计;该系统经过严格测试,运行稳定可靠,自我定位精确,浏览地图流畅,地址搜索快速,路径跟踪直观,车辆跟踪准确,不仅能够满足用户的车辆定位导航服务,还能为用户提供更多的其他信息服务,具有一定的市场推广价值。     

基于Android车辆定位信息查询系统的设计与实现

研究目的是开发基于Android平台智能移动设备对车辆实时信息的查询和监控.车载终端采集数据并通过GPRS向定位服务平台传递车辆实时数据;服务平台根据GPS通信协议解析数据并存储;智能移动设备访问服务平台Servlet服务,获取车辆实时数据,并利用百度地图Android SDK在地图上标识,展示车辆的速度、方向、时间、位置等相关信息.实现了车辆定位、实时跟踪、轨迹回放等主要功能.     

基于Android的心电监护软件系统设计与实现

为了降低移动心电监护成本,充分利用智能手机等移动设备资源,提出了一种基于Android平台的心电监护软件系统,结合Android平台的特点,利用Android的通用框架完成软件系统开发.软件系统使用蓝牙、串口等与心电采集模块通信,获取心电数据并在移动设备进行实时分析,利用3G等无线网络技术接入互联网,实现心电数据的远程传输.实验结果表明,该心电监护软件系统可以完成心电实时监护、分析和传输.     

基于Andriod平台的导游软件开发

本文介绍了一种基于Android手机平台的自主导游软件,简要阐述了软件系统的组成和运行机理,并给出了实现部分功能的源代码,为广大热爱旅行的用户提供了便利。     

利用计算机视觉库的Android平台系统道路识别

利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法,该方法使Android平台的应用更加广泛,能够更好地实现各种复杂图像的处理。图像处理部分采用OpenCV的霍夫变换算法以及对象跟踪技术,经过Android平台上的测试,取得了较好的效果。     

Android平台下的无人机输电线路施工车辆巡检

无人机巡检成为输电线路巡检的重要方式.然而,目前的无人机巡检,由于受到前端设备性能的影响,大多基于后期的图像处理,无法达到实时检测的要求.针对无人机巡检中输电线路施工车辆的安全隐患,提出了一个基于Android平台,使用神经网络实时检测施工车辆的方法.通过收集无人机获取的输电线路施工车辆的数据,使用数据增广的方法,并将构建的SSD-MobileNet算法模型集成到Android平台,实现施工车辆的实时目标检测.     

基于Android平台的车载数据采集系统

汽车在人们日常生活和现代交通运输业中占有重要的地位,为了能够在线采集和检测汽车性能数据,本文设计了一套基于Android平台的车载数据采集系统。该系统借助蓝牙技术和Android平台,实现了在移动终端设备上可以随时随地获取车辆运行信息,它不仅可以监控车辆运行情况,还可以给车辆故障诊断提供依据。     

基于Android智能手机平台的AMT监测系统的设计

针对机械式自动变速器(简称AMT)在研究开发阶段需要观测系统参数和车辆状态信息的情况,设计了基于Android智能手机平台并采用无线蓝牙通信技术的AMT监测系统。阐述了系统的基本工作原理,详细介绍了系统的下位机的软、硬件设计,着重介绍了Android平台上的上位机设计。实验表明,基于Android智能手机平台构建的AMT监测系统实现了AMT系统的数据采集、分析、显示,使开发人员能够实时掌握AMT系统的动态参数。     

基于WiFi定位技术的增强现实室内向导研究与应用

针对传统的数字地图室内导航精度不高、直观性差、交互性较弱,提出将Wi Fi定位和视觉识别相结合的室内向导策略。利用Wi Fi指纹识别定位算法确定手机在室内的位置,电子罗盘获取手机的方向,结合FAST-SURF视觉识别方法检测场景特征点,并在Android平台上设计并实现一个AR室内向导系统。实验表明,室内定位精度提高至1.1 m,跟踪匹配精度高,系统实时性好、定位导航精准。因此,该AR室内向导系统对于室内定位的精度和实时虚实融合都有较好的效果,不仅具有较强的可用性和实用性,还具有广泛的应用前景。     

基于轮廓特征的车辆跟踪算法实现

运动车辆的实时跟踪是智能交通系统中的重要组成部分,它能够实现车辆运动轨迹的有效追踪与车辆运动参数的实时记录。论文采用一种基于轮廓特征的车辆跟踪算法来实现运动车辆跟踪,并在OpenCV平台进行仿真实验,验证了该算法的有效性。     

基于GPS的动态目标定位滤波方法

现代车辆导航一般采用GPS单板定位方法,但是GPS卫星信号容易受到大气电离层和地面建筑等的干扰,从而影响定位精度和跟踪性能。为了解决上述问题,结合实际,设计了一种简单实用的GPS定位滤波方法,根据车辆等载体的运动特性建立GPS单板定位导航系统的系统模型和观测方程,并推导了卡尔曼滤波算法。仿真分析表明,该方法算法简单,能够在不增加额外的硬件系统前提下,具有较高定位精度,良好的跟踪性能,在汽车导航应用中具有较高的实用价值。     

Android平台上的CAMSHIFT人脸跟踪算法改进设计

研究在Android平台上改进设计CAMSHIFT人脸跟踪算法的相关问题.在实际进行人脸识别中,运用CAMSHIFT算法容易导致图片失真,降低人脸识别的精度,其主要原因是因为国际上现存的RGB到HSV转换方法是在亮度或者饱和度很小的情况下,色相会产生很大的波动并且不稳定.由于CAMSHIFT算法的跟踪是基于色相数据模型的,所以CAMSHIFT跟踪算法的稳定性不强.在阐述传统CAMSHIFT算法原理的基础上,提出一种改进的CAMSHIFT人脸跟踪算法,并将改建的CAMSHIFT人脸跟踪算法移植在Android平台下,有效提高人脸识别跟踪的实时性与抗噪性,起到很好的作用.     

基于WinCE车载导航系统定位功能的实现

本系统采用GPS数据作为主要定位源数据,对车辆进行定位导航。本文描述了GPS的通信协议及数据格式,导航信息的接收和处理,同时在WinCE环境下,以ARM为平台对GPS导航信息进行接收和提取,最终实现了对车辆的导航和定位。     

基于Android平台的车载导航系统的研究与设计

为缩短嵌入式车载导航系统开发进程,提高系统维护和升级能力,研究了Android平台的特点以及车载导航系统的性能需求,提出在andriod平台基础上,结合baidu map,设计一个基于Android平台的车载导航终端系统;实验结果表明,该系统实现了车辆自我定位、地图查询、路径规划和导航;经过严格测试,系统运行良好.     

基于Google Android平台的移动开发研究

Android平台是Google推出的新一代智能手机平台。本文深入阐述了Android平台的系统架构、APJ结构、应用程序类型;分析了Android平台相对其他手机平台的特色之处：并结合实例介绍了Android平台的开发环境配置和编程方法。     

GPRS/Web-GIS在GPS车辆定位导航系统中的应用研究

就GPS车辆定位系统数据传输问题，对GPRS通信链路性能进行了分析，提出一个基于GPRS通信平台，利用Web-GIS实现车辆定位导航信息分布式发布的功能框架；就GIS信息在GPRS移动终端上的无线发布实现作了进一步探讨，提出了相应解决方案。仿真实验取得较好效果。     

组合导航系统在智能交通系统中的应用

车辆定位导航是智能交通系统(ITS)的核心功能.本文介绍了一种方法,将两种常用的导航定位技术GPS定位导航技术与惯性导航技术进行组合,再辅之以地图匹配技术,实现车辆在地图上的准确显示,进而实现精确的车辆导航.     

基于多尺度重采样的车道线检测

提出了一种适用于辅助驾驶的高鲁棒性车道线检测算法。算法采用了根据距离的影像金字塔,有效提高了检测效率和准确率,实现了Android平台的实时检测,使用水平方向暗-亮-暗特征、二次曲线车道模型和基于卡尔曼滤波的跟踪实时提取跟踪路面车道线,实现相机俯仰角的快速标定。实验证明,基于简单特征和车道线模型算法在Android系统的行车记录仪上可稳定地进行车道跟踪。     

协同软件测试管理平台的研究

为了解决如何对包括多个不同软件技术模块的软件系统进行测试以及协同地进行软件测试的问题,提出了构建能够提供多种测试服务并支持协同地进行软件测试的测试管理平台的方案。提出了一种改造开源测试工具为测试服务的方法,设计了一个集成了改造后的测试服务,基于SharePoint的协同软件测试管理平台。通过Android自动化测试工具Mon-key Test的改造为测试服务和集成到平台的实现过程,验证了设计的可行性。     

基于Cesium平台中车辆的碰撞识别跟踪

采用传统方法进行识别与跟踪,效果较差,无法得到精准车辆碰撞数据,提出了基于Cesium平台中车辆的碰撞识别与跟踪。针对车辆碰撞识别需先对样本进行训练,提取出正、负两种样本特征,利用离线车辆碰撞识别分类器识别尺度模块,并在Cesium平台下构建积分图,由此进行图像识别;针对车辆碰撞跟踪需进行阴影检测,根据获得的阴影区,排除非车辆碰撞阴影区,即完成车辆定位与验证。实验结果表明,该方法识别跟踪效果良好。