基于Unity3d的桂林七星公园全景导航系统

信息可视化技术的使用已经在生活中获得广泛的使用,并且已经在用户中获得了广泛的使用,而将信息可视化技术与三维建模技术结合是近几年来一个新的突破点。本文将介绍如何基于桂林七星公园数字化,并且如何移植到相关移动平台上。该系统主要基于Unity3d平台搭建,结合3dsmax建模技术和使用Ecplips作为开发环境开发的Android技术建立一个方便用户快捷、高速的可视化旅游景区的全景导航系统。     

基于物联网Android平台的远程智能节水灌溉系统

针对农业灌溉中的水资源浪费问题和灌溉远程控制问题,对物联网相关技术进行研究,设计了基于物联网Android平台的农业远程智能节水灌溉系统,实现了对多传感器节点(空气温湿度、光照、土壤湿度、电磁阀、变频器等)远程采集和控制,以及对多个控制器节点的远程监测与控制。系统不受时间地域限制,用户可以通过Android移动终端实现对智能节水灌溉系统的监测和控制。系统采用CC2 5 3 0作为无线传感器芯片、OK6 4 1 0作为控制器节点芯片。实测结果验证了该设计的可行性和有效性,可为远程智能节水灌溉提供平台支持,能够满足农业节水灌溉的需要。     

基于Android的茶树病虫害信息采集系统

为了快速、方便地进行茶树病虫害信息的采集与实时求助,减少病虫害造成的损失,该文基于An？droid平台的茶树病虫害信息采集系统,详细介绍了该系统的总体框架、主要功能及关键实现技术。重点围绕虫害信息浏览、虫害信息采集2个方面,分别就其中的一些关键技术点（经度纬度获取及分布图生成、照相功能、文件上传功能等）进行阐述,以期实现茶树病虫害实时求助、快速诊断和信息检索。     

数据推送技术在温室灌溉控制管理中的应用

基于Android移动操作系统开发了具有实时数据显示、报警数据推送、灌溉交互控制功能的温室灌溉控制管理系统.该系统可以监测温室的土壤含水量和温室温度、湿度,当温室温度数据超过所设定的温湿度界限,以数据推送的方式将警报信息推送到移动终端,在检测到需要灌溉时,也会以推送的形式向用户发送灌溉确认信息,形成交互性良好实时监控平台.经实验证,在服务器端产生异常数据的情况下,客户端能及时收到服务器发送的推送通知.相对于传统的监控系统软件更符合计算移动化的趋势,同时也为开发基于移动设备的推送应用提供了参考.     

基于Android和Openlayers的旅游导览系统

为给游客提供全面的旅游信息,完善旅游服务体系,提升景区的服务和管理水平,本文以开源的Android和Openlayers为技术核心,以轻型数据库SQLite为数据支撑,开发出了具有导航、线路规划、定位、景点查询等众多功能的旅游导览系统.经检验,系统运行良好,证明了将Android和Openlayers用于地理信息开发时具有高效性和低成本性.     

茶树病虫害远程诊断系统的构建

为了快速、便捷地诊断茶树病虫害,减少病虫害造成的损失,根据茶树病虫害诊断与防治规律,将网络开发技术与农业信息相结合,基于JSP和Android技术,构建基于Web的茶树病虫害远程诊断系统,并介绍了系统框架、系统流程及各功能模块的实现.通过该系统用户可以进行茶树病虫害实时求助、快速诊断和信息检索,为茶树病虫害诊断提供一种便捷有效的途径.     

基于安卓的动物疫病远程诊断系统设计与开发

为了更好地助力于飞速发展的福建省养殖业,依托日益普及的移动3G通讯技术,设计开发了基于安卓的动物疫病远程诊断系统。从动物疫病远程诊断系统的总体设计思路、系统实现的方式方法及最终所实行的功能等几方面进行阐述,说明了该系统具有简单实用,方便易推广的特点,它终将成为全省广大养殖户和农业专家工作的好助手。     

红外复合加热型连续式智能串烤机设计与试验

基于Android平台与ATMEGA328P嵌入式系统开发,结合温控模型及传热分析等多种技术优化研制连续型自动串烤工艺系统及设备。结合中红外与电热管复合加热及同步链输送系统,设计出能适应不同直径的自旋转插拔式串签夹持机构实现物料连续化烤制,建立烤制过程基于热量平衡原理的温度控制模型,结合自适应粒子群算法(PSO)优化神经网络PID算法实现设定参数恒温控制,利用红外热成像技术对不同功率红外烤制肉制品的传热特性、辐射穿透深度、中心截面温度分布进行分析,开发完成了Atmega328P单片机逻辑运算控制系统及Android端触屏控制界面,并对该样机工艺系统肉制品连续烤制效果进行分析。系统试验结果表明:同步链输送系统与自旋机构结合实现连续化烤制过程,自旋转插拔式串签夹持器可适应直径2～6 mm范围串签,机构夹持力应不低于0.265 N,设备运行速度1 m/min时串签旋转速度5.3 r/min,恒温控制采用PSO优化神经网络PID模型得P=0.218 1,I=0.63,D=-0.151 9,烤制温度设定为160℃时上下偏差分别为2.4与2.7℃,最大波动范围5.1℃;不同功率红外管烤制物料表面温度达到100℃左右时,2 000 W中波红外管烤制效果较好,物料辐射传热穿透层深约2 mm,内部则以热传导为主,内外温差约25℃;ATMEGA328P嵌入式控制系统动作准确,Android触屏控制界面操作响应灵敏;物料烤制时间最短为6 min,生产能力为1 200串/h,为工业连续化串烤生产提供技术参考。     

基于Android系统的植保无人机监控软件设计

以Android为系统开发平台,设计一种植保无人机监控系统,可实现植保无人机飞行过程的移动控制.通过对植保无人机监控系统功能模块进行设计,并从Android基础理论出发,进行植保无人机控制系统软件设计,完成无人机植保作业过程中的状态监控及飞行控制.测试结果表明:该植保无人机监控系统能够有效地对无人机飞行过程进行控制.     

基于LightGBM和处方数据的番茄病害诊断方法

为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。