femto 位置服务器,Femto应用悄然潜行:助推位置服务成热门

Femtocell应用崛起:室内定位服务与开发者新机遇
本文探讨了Femtocell技术的市场增长及其在位置服务中的应用创新。开发者借助Femto技术提升家庭网络性能,特别是室内定位服务,如儿童定位应用。SmallCell论坛通过API和模拟器支持推动Femto应用发展,尽管市场尚处利基阶段,但潜力巨大,运营商和开发者都看到了合作和商机。

C114讯 4月7日早间消息(万南君)当Femtocell市场规模呈现逐年递增趋势时,基于该设备的各种应用也在悄然兴起。一众开发者正在探索如何运用Femto去实现那些从前很难或不可能用其他技术实现的服务。

不过由于刚刚兴起,Femto应用目前还处在利基状态,对此Small cell论坛也在采取各种措施鼓励开发者。(Femtocell为毫微微蜂窝,俗称“飞蜂窝”,亦简称“Femto”)

应用扩展 位置服务居首

在过去的几年中,AT&T、Sprint等运营商都陆续开始面向个人消费者和企业用户提供Femto业务,以此提升家庭场所及企业办公楼的网络覆盖率、容量和性能表现。很多移动运营商坚信,Small Cell(小型基站)将是4G LTE高速上网的关键,因其能减少宏站负荷。

但除此之外,Femto也可促进移动应用的发展,尤其是地理位置服务。目前这一应用已悄然成为基于Femto的热点应用。比如使用一款儿童定位应用时,当一个挂钥匙儿童进入家中后,他的手机会自动从宏站切换到Femto来连接网络,而这种切换会促使系统发送一则短信给他的父母,告诉他们小孩已到家。

既然如此,为何GPS等传统定位技术无法满足此种需求呢?原因之一在于Femto可以覆盖到更小的区域内。而这种精确度将会为Femto位置服务带来潜在市场机会。

“GPS另一大缺点在于其在建筑物内体验不理想,而Femto在室内却如鱼得水。”Small Cell论坛LTE业务部联合主席马利克·沙希德(Malek Shahid)曾表示,基于小型基站的定位应用,能解决用户设备的遗留问题,还可支持带GPS功能的智能手机。

当然,Femto应用的普及率还部分取决于其安装率。目前全球共有600万台小型基站被部署,虽然已超过目前宏基站的总量,但Femto应用却仍为一个较为微利的市场,每一个小型基站仅服务于少量的潜在移动应用客户。

利基市场 相关联盟助推

不过,也有分析师预测,随着小型基站的部署继续猛增,这种状况将会有所改变。而若要为应用开发寻找市场机会,将意味着需要聚焦到运营商的特殊需求上来。

“应用开发者希望看到的是,每家运营商都有大量Femto被部署。比如Sprint 100万的Femto部署量,对开发者来说就是一个相当巨大的市场机遇。而AT&T估计也有超过60万的部署量,部署较少的Vodafone目前也有数十万的部署量。”Small Cell 论坛副主席安迪·杰尔玛诺(Andy Germano)描述道。

为帮助开发者开发更多Femto应用,Small Cell论坛推出了APIs(应用程序编程接口)。其中包含了实践Femto应用的多种选择,而这些应用不是都需要通过智能手机。因为此类应用大多可通过短信支持,不论是智能手机还是功能手机都可以办到。比如儿童定位应用,其满足所有手机的方法便是从云端发送信息,而不是依赖手机上的APP发出。

此外,该论坛还为开发者提供了一个网站入口。通过该页面,应用开发者可接入到模拟器,实际测试Femto应用的实际效果,而不需要购买相关软硬件。该论坛相关负责人表示,推出如此多的支持措施,是为了在Femto进入大众市场后,开发者可有足够经验去开发应用。

虽然到目前为止,Femto应用还很稀缺。而对于开发者来说,这可能也是一个从众多应用中脱颖而出的机会。“目前市场上可能已有6-12个这类商业应用。”杰尔玛诺表示,“可能之后会有稍微多点,且其中有些应用会特别契合某些运营商或特定企业客户的需求。”

对于运营商来说,也可运用Femto应用来创造额外增收业务。据Infonetics Research分析师理查德·韦伯(Richard Webb)透露,目前几乎所有已部署Femto的运营商,包括全球十大运营商在内,都表示对此类应用非常感兴趣,这类应用能让他们走得更远。 89f9a769d08bb247448a231d0d50523d.gif

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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