3-1

开锁流程
用户扫码 - 传送 用户信息,车辆信息,车辆当前位置到服务器
1.车辆是否保修 - 正常来收已报修的车辆不能被用户在地图上找到,但用户不一定都是通过地图找车 1.1
已报修 - 提示用户车辆待维修 1.
2 未保修 - 返回开锁指令给车辆,返回车辆已开锁信息给用户,并开始计时

Technology
传感器技术 帮助查找车辆和定位故障车? 感应是否涉水,智能锁是否被外力破坏,加速度检测行驶时速;电压传感器等检测车辆自身状态;自主开锁,还车,计费? 续航问题(电源模块) 最开始摩拜使用骑车发电,现在大部分使用太阳能电池板(装在车篮上); 电池; 充电模块(芯片) 控制芯片(单片机) 控制中枢,负责通信,车锁控制,状态信息收集; 移动通信芯片(SIM) 负责与云端应用后台通信 蓝牙通信 解锁,与电子围栏应用实现有关; GPS定位 车锁执行器 控制芯片对车锁进行开关操作 蜂鸣器 异常状态报警 其他问题 防水放盗,非正常移动,恶意破坏报警,开锁弹簧老化, 定位技术 AGPS 技术:辅助GPS技术,结合基站,提高GPS定位的性能;首次捕获GPS信号只要几秒; 存在问题: 室内定位;GPS技术受美国政府拥有和控制; LBS: 基于基站定位;定位可能不准,定位的是基站的位置;

History
短信解锁:6-10s,相当于插了SIM卡的黑白功能手机,接收短信即开锁;【优势】省电;【劣势】需要一直开机,需要使用者发电维持,使用量少则会变成僵尸车; GPRS开锁:开锁速度快,比短信快,但是依赖信号,信号不好开锁慢; GPRS开锁+蓝牙: 流量+蓝牙开锁,蓝牙配对发送开锁指令,开锁稳定且时间快;

Implementation

NB-IoT(基于蜂窝的窄带物联网)# 特点: 低成本,电信级,高可靠性,高安全性; 功耗: 低功耗,待机时间长; 覆盖: 更好的覆盖能力; 连接数量: 5万个终端; 低功耗: 不需要一直开机,再次接收到信号才开机(10年时长 可能名不副实); 5G暂时还无法替代NB-IOT,但是NB-IOT相比5G已经是比较成熟的技术了,可能是两者相结合;
DRX、eDRx、PSM是什么?
DRX虽然叫做“不连续接收”,但是对硬件产品来讲,是“连续接收”。随时都可以收到数据。相当于随时在监听,所以功耗最高。(DRX待机功耗1mA左右)

eDRX,就是把网络先开一会、再停一会。 开的时候能收到数据,停的时候收不到数据。停的时间从几十秒到几个小时,可以配置。(eDRX 5分钟间隔的待机功耗在0.2mA左右)

PSM,相当于把eDRX开关网络的频率放的更低,低至几天打开一次网络。同样,打开网络的时候能收到数据,不打开网络的时候收不到数据。(PSM模式下,待机功耗只有微安级别,此时才能做到“一节电池用5年”。)

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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