湘潭大学-基于Dragonboard 410c的实时公交站牌系统设计(一)

本文介绍了一种基于Dragonboard410c的智能公交站牌系统设计方案,通过车辆人数检测和无线通信技术,实时更新公交位置及拥挤程度,提高乘客出行体验。

    现代城市,公交车已成为市民首选的不可或缺的代步工具。公交车为人们的出行带来极大便利的同时,也衍生出许多烦恼困扰着市民,如:由于交通堵塞等因素,导致所等公交的到来时间无法确定;上下班客流量高峰期,而公交的发车密度没有变化,公交过于拥挤,导致人们不能及时乘车回家享受休闲生活。虽然很多公交车现在已经用GPS实现了定位,但是成本较高且容易出错,甚至不能正常工作,形同虚设。现在的一些app已经实现了即时查询的功能,虽然比较准确,但是一些没有手机或者不知道这种app的人群,以及衰到手机没电了,这种情况该如何解决呢,所以最好的解决办法就是改进公交站牌,使得公交站牌本身就具备实时显示的功能,就像现在的地铁站牌一样,这样所有问题就解决了。

    本次利用Dragonboard 410c来实现实时站牌的功能。

    1.功能描述如下

     主要是实现公交定位及对公交车上人数信息的收集和发布。通过人数检测模块,来实现对车载人数信息的收集,并传送给dragonboard 410c ,并由能实现短距离可靠无线通信的nRF24L01, 在检测到车辆关门信号后开始和车站通信,车站被动接收以实现公交到站的定位。站间运用城市WIFI进行信息交流,再由车站的信息点来收集处理并发布接收到的信息。达到将该路公交的最近一辆或2辆距本站站数以及车上的大致人数呈现给人们的目的,提供及时的信息,便于自行选择较优的交通方式,同时也可给汽车总站提供当前公交车的载客量及拥堵状况,继而及时调派公交来缓解公交拥挤的情况,减少因无法获知所等公交信息而白白浪费时间的现象。

     2.主要用到的硬件模块

      (1) 车辆信息检测发送模块

         本模块是以Dragonboard 410c和24L01为核心器件来进行设计的,其功能主要是对无线模块和红外检测模块的工作状态监测、管理数据采集以及车辆和车站间的通信。其以红外激光监测模块为主模块,主模块实现单人次通过门时的计数监测电路原理图如下图:


主检测模块原理图

    其电路原理图如下所示:

 

主检测模块电路原理图

        其程序流程图如下所示:


程序流程图


    (2)站台端信息的收发处理

    站台由dragonboard 410c dragonboard 410C WIFI模块、24L01短距离无线收发模块组成,当车辆行驶到24L01接收范围内,车辆上的24L01与站台的24L01通信,接着将信息送到dragonboard 410c dragonboard 410c 处理后由红黄绿三只指示灯显示车辆的拥挤情况(红:很拥挤;黄:正常;绿:空闲)。而公交到站信息由五个指示灯显示,五个指示灯分别代表五个站台,哪个灯亮起就代表公交已到达对应的站台。同时,各个站台间通过dragonboard 410C WIFI模块交流信息,用发短信的方式通知其他站已收到的信息,各个站台独立工作,将收到的信息显示于本站。

    (3)总站信息处理

    总站由dragonboard 410c 嵌入式平台组成,通过wifi接收其他站台发送过来的车辆信息,并将信息由串口发送给PC机,而PC机接收之后交给上位机软件处理并保存下来。

         


内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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