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Android环境下USB扩展串口方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在具体介绍 Android系统基本架构的基础上,研究了基于 Android系统的移动设备通过 USB接口转串口设备控制外设的3种方法:Linux驱动模式、主机模式和配件模式。同时深入分析了每种模式的基本原理和具体实现,阐明了各自的优缺点和适用范围,并简要介绍了一个开发实例。 相似文献
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快速准确的鱼类识别系统需要良好的识别模型和部署系统作为支撑.近年来,卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大成功,不同的卷积网络模型都有不同的优点和缺点,面对众多可供选择的模型结构,如何选择和评价卷积神经网络模型成为了必须考虑的问题.此外,在模型应用方面,移动终端直接部署深度学习模型需要对模型进行裁剪、压缩处理,影响精度的... 相似文献
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基于Android手机的树木叶片识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确高效地识别树木叶片,开发了一款基于Android操作平台的树木叶片设别系统.该系统提取13种树木叶片特征描述子,选择支持向量机作为分类器.该系统包括图像获取、图像处理、特征提取、分类识别和结果展示5个模块.选取来自15个树种的1 500片树叶进行了试验,结果表明,该系统的平均识别率可以达到94.44%,优于BP神经网络的91.56%,达到了令人满意的效果.该系统特征描述子的筛选、提取以及分类器算法还可以进一步优化,以更好地满足用户需求. 相似文献
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基于Android手机的水稻剑叶角测量系统 总被引:3,自引:0,他引:3
为了快速、无损地测量水稻剑叶角,设计了基于Android智能手机的便携式水稻剑叶角无损测量系统。采用智能手机后置摄像头获取水稻剑叶基部图像,经过图像预处理、直线检测、K-means聚类和向量方法等处理过程,得到水稻剑叶角。基于Android编程技术对系统软件进行设计,实现了在Android平台下利用JNI和Android NDK调用基于Open CV库的剑叶角提取图像处理算法,实现了新建试验、材料信息输入、摄像头获取剑叶基部图像、计算输出剑叶角及保存数据等界面操作流程。利用该测量系统在田间对4个品种的80株水稻进行剑叶角测量试验,以验证系统性能。试验结果表明,和人工用量角器测量结果相比,该系统测量的平均绝对误差为1.34°,相对误差为2.7%,测量值和真实值相关系数为0.997,能有效测量剑叶角。 相似文献
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秸秆焚烧会产生大量有毒有害物质,严重影响大气质量,且易引发火灾。随着国内农村生产生活方式的改变,秸秆逐渐转变为农业废弃物,露天焚烧情况变得越来越严重,快速、高效、秸秆焚烧点监测迫在眉睫。该研究基于安卓(Android)操作系统,结合中等分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)遥感数据,利用Python语言、ArcGIS Server、MySQL技术构建了一个客户端与服务端(Client/Server,C/S)分离的秸秆焚烧火点监测系统,以实现秸秆焚烧点的快速查询、定位以及数据可视化。应用该系统的案例分析表明,2010-2020年间东北地区秸秆集中焚烧的时间有由秋季向春季转移的变化趋势,逐渐形成春季集中焚烧-夏季耕作-秋季零星焚烧-冬季覆盖的规律;焚烧点主要集中在三江平原和松嫩平原,重心在哈尔滨市和绥化市的交界处。综上,该系统可以为秸秆焚烧点监测提供快捷方便的技术手段,方便农业和环境部门协同监控保护性耕作的实施情况,促进东北地区保护性耕作的实施与农业环境保护。 相似文献