基于Android社区巡检系统APP的研究与实现

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针对社区治理范围扩大化、复杂化和各类安全事故频发且安全巡查管理工作中容易出现的问题和弊端,采用Java语言、MySQL数据库和OkHttp网络框架,研制成功了一款基于Android的社区巡检系统。该系统具有定位、拍照、录像和智能巡检等功能,实时采集巡检范围内的突发事件信息,通过手机APP上传服务器并由后台处理,实时定位巡检人员轨迹。介绍了该系统的整体框架,分析了巡检系统APP的系统功能,重点阐述了APP开发所用到的关键技术,主要包括心跳周期检测机制、视频数据的处理、图片和视频数据的混合传输和传输过程中的断
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Achilles Knife来自德国,由一块完整的不锈钢制成,刀片和手柄是一体的,整个刀是完全无缝的.无论从侧面还是从顶部看,Achilles都是独一无二的.流线型外观,符合人体工学的设计,
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森林火灾危害严重,容易引起生命和财产损失,救援任务相对困难。然而,在森林火灾发生初期,准确的火情检测和火情识别,可以提前预警,降低生命和财产损失。利用无人机视觉监控火情图像,辅助救援,提高救援效率,保障救援中的人员安全。该文利用无人机实时获取森林状态图像,通过图像处理来自动识别火情。然而,单一特征难以准确分析和判断火情趋势。为了提高森林火灾识别的准确度,对森林火情的识别进行了研究,提出处理提取图像
针对疫情防控期间线上直播成为在线教学主模式的发展现状,深入分析了大规模线上直播教学对数据承载网络提出了持续大规模高密度同步传输、分组式成员动态管理和资源跨域共享安全控制等组网性能新需求。以需求为导向,提出了将VPN的安全性与组播数据传输的高效性相结合的“VPN+组播”组网技术,具体给出了域内组播、全域组播和域间混合组播等三种方案设计并从数据传输控制层面详细分析了工作过程。在此基础上,基于eNSP仿真平台通过组成员管理、GRE隧道搭建、IPSec安全协商以及安全策略调用等步骤给出“VPN+组播”组网
智能电能表随着社会的发展和其采集信息的便利性而日益普及,同时每年对智能电表进行的状态判断与检测过程也耗费了大量的人力物力资源。因此,为了高效准确地进行智能电表状态的判断,课题组提出利用智能电表运行数据构建贝叶斯网络来实现精准推断的方法。首先根据生活经验和相关文献确定能反映智能电能表状态的主要因素,然后选取相关因素的代表性数据构成电能表状态评价数据集,并对该数据集进行离散化,然后利用贝叶斯网作为融合模型解决智能电能表相关数据中存在的不确定性和不完备性问题。同时结合选择性集成学习方法进一步提高状态评价的准确性
目前车辆轮廓检测主要是使用激光扫描技术,能够快速获取复杂曲面的点云数据。在扫描车窗处时,因为车窗本身玻璃材质的透光率较大,产生异常噪声点,污染车窗及其周围的数据,影响车辆轮廓检测的精度。针对车窗处点云数据异常的问题,提出基于点间距与曲率的自适应双阈值特征提取算法。首先计算车辆切面点间距变化量与曲率,然后基于标准差确定双阈值,获得车窗噪声特征点边界。根据特征点边界对车窗部分的边界进行拟合,去除边界内
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