一种基于Android的智能视频监控系统

为了实现视频监控的智能化,提出了一种基于Android 4.0操作系统的智能视频监控系统的方案,系统具有全景视频采集、图像复原和变换、异常行为检测、高清抓拍、数据回传等功能,采用基于时空特征点的Hessian矩阵检测方法进行异常行为识别,采用满全景拼接的方法实现360°全景呈现,最后设计并实现了该系统.实验结果表明,该系统稳定可靠,携带方便,功能基本实现,有一定应用前景.     

基于Android系统的室内移动控制终端设计

随着物联网技术的快速发展,家用设备网络的潮流将不可逆转,智能家居时代即将到来.针对目前一般家庭内部的应用环境,对智能家居系统进行分析和研究,设计了基于Android系统的移动终端,实现家居安防、家电控制、环境监测、门禁管理、可视对讲等功能.     

基于Android系统的无线教学终端设计

随着WiFi技术的不断发展,其稳定、可靠、方便的无线传输技术正日益取代传统的有线连接.本文提出了一种基于WiFi的手持无线教学终端,教学终端采用设计人性化、应用程序丰富的Android系统,与教学计算机端之间利用WiFi无线技术进行连接,传输协议则采用便于实现和使用的远程桌面协议(RDP).该系统可实现利用无线教学终端进行辅助教学的目的,具有传输可靠,方便教学等特点.     

基于Android携程结伴系统的设计

目前,在国内外交互网站领域涌现了许多成功的案例,例如：Facebook、twitter、新浪微博等等。但是,这些交互网站对巨大的用户基数来说有一个共同的缺憾,那就是它们大都仅仅提供了单一的用户交流渠道,而并没有提供与用户息息相关、关乎用户切身需要的活动平台。自2009年,随着Apple IOS、Google Android等智能移动手机平台的发布,移动客户端以其便捷性和及时性大大削弱了普通电脑在人们日常生活中的重要性。携程结伴系统使用Android＋Eclipse＋MySQL开发,该系统植根于移动端平台的、具有专门交互功能的系统已经成为一种迫切的需求,是为解决以上交互需求问题提出的一种解决方案。     

基于Android的音乐推荐系统的设计与实现

大数据时代,信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。如何能够有效获取所需信息,推荐系统应运而生。基于Android的音乐推荐系统主要实现用户管理、音乐推荐、音乐搜索等功能。尤其是音乐推荐,能够根据用户的兴趣或喜好自动推荐歌曲,有利于向用户推送长尾音乐。系统经过测试,功能基本实现,能够满足用户听音乐的兴趣或喜好需求。     

基于Android智能手机考试系统的设计与实现

目前移动互联网技术日新月异,新的操作系统不断涌现,当下发展迅猛,被广大用户使用的Android系统在高校也不例外。由此,设计并实现了基于Android平台智能手机的考试系统,该考试系统采用客户端/服务器结构,服务端包括基于易语言的学生信息录入模块、录入题目及答案模块、实时更改得分模块、反编译处理模块等。客户端是Android平台上的考试交互系统,从服务器上获取试卷信息,在手机上显示试题内容并把回答结果提交到服务器上。该系统在Android模拟器及真机上都进行了测试,结果表明考试系统能有效实现考试功能。     

基于Android平台的课程学习系统的设计与实现

移动终端数量飞速增加,已经成为人们日常工作中必不可少的组成部分；设计基于Android平台的课程学习系统,通过在手机上安装客户端程序,使得手机具有了课程学习的功能；界面外观采用Android中的Activity搭配xml实现,通过XML格式获取数据,方便客户的学习；最后以英语课程学习为例,显示课程学习系统的效果.     

基于Android的易购便签项目的设计

Android以其开放的系统平台和不断攀升的市场占有率,必将对我国移动互联网行业产生深远的影响.主要介绍易购便签项目的设计,该项目基于Android平台开发,能够方便用户对自己所要买的商品进行事先的规划,具有较好的实用性.     

基于Android平台的师生交流系统的设计与实现

Android是Google公司发布的手机开源操作系统。本文提出了基于Android智能终端的新型师生交流系统。介绍了系统的设计结构、功能模块、开发环境,并在此基础了分析了系统的特点。     

基于Android平台的教学评价系统的设计与实现

设计和实现了基于Android平台的教学评价系统,完成了学生评教的服务端和Android客户端的设计与实现任务。学生不仅可以使用普通电脑还可以使用Android平台的手机或掌上电脑在网上参与评教。     

基于Android的移动警务系统开发

本文基于Android系统开发,实现一套Android客户端软件和完善的后台服务功能来完成警务系统功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB服务器、无线网络、Android前端等部分。客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过中国移动无线网络访问WEB服务器,如果需要数据访问,则访问后台数据库。本文介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本警务服务功能的分析、设计与开发。     

基于Android 手机言行记录系统的设计与实现

针对手机用户的个性化需求较高及传统方法的进程监控问题, 设计并实现了基于Android 开发平台的手机言行记录系统。该系统通过控制手机通讯录信息、文件加密操作、应用程序监控以及日志监控等方式实时监控分析手机用户的言行记录, 方便用户的自我监控与管理。该方法主要运用Intent 和日志监控实现软件监控功能,通过类FileEncrpter 对文件系统加密, 对录音加密则使用流加密, 运用MediaRecord 类和ACC(Advanced AudioCoding)编码实现音频录制。实验结果表明, 该系统达到了较为理想的实验效果, 证明了该系统的可行性。     

基于Android的二维码食品药品回溯系统

为便于消费者查询所需食品和药品的详细信息,提出了基于Android的二维码食品药品回溯系统。采用快速响应(QR: Quick Response)矩阵码, 对信息中汉字进行准确编码, 基于Android 4.0.3嵌入式硬件开发平台, 实现识别界面和显示界面等功能界面的设计。通过无线网络与MySQL(My Structured Query Language)数据库进行数据传输, 实现信息查询、 录入等操作。测试结果表明, 在二维码扫描过程中该系统具有良好的抗干扰性, 在以最大旋转角45°对二维码进行扫描时, 仍可对信息进行有效识别。同时依托Android系统较强的移动性, 该系统可得到更广泛的应用。     

基于Android移动式心电监护系统的设计

设计了一种基于Android的移动式心电监护系统,该系统由STM32嵌入式心电采集模块、串口蓝牙模块、Android智能手机组成.嵌入式系统采集心电数据,通过蓝牙传输到Android智能手机终端,在手机端实现心电数据的显示、存储,并通过百度云客户端实现心电数据上传,以实现与远程医疗中心的交互.     

基于Android使用WiFi技术的签到系统

根据Android的平台特性以及WiFi的技术特点,建立基于Android平台、WiFi以及智能手机等技术为核心的签到系统,能够有效防止签到过程的"代签"、"漏签"、"排队"等现象,可以应用于校园考勤、公司管理、小型会议等。     

基于Android的智能外卖点餐系统的设计与实现

为提升互联网餐饮行业的服务质量, 更好地满足客户随时随地点餐的需求, 基于 Android Studio 开发环境, 采用 C/ S 架构, 以及 Gradle 和 Genymotion 等开发工具, 开发出以智能手机为媒介的外卖点餐系统。 最终实现了用户的菜单浏览、 收藏、 下单、 用户中心以及摇一摇选餐等功能。 测试结果表明, 该系统具有良好的用户交互体验, 操作简捷方便, 具有广泛的使用前景。     

基于Android系统的手机游戏黑白棋的设计与实现

采用搜索算法和估值函数,在Android操作系统的移动智能手机平台上,开发了黑白棋游戏。     

基于Android平台的物流信息采集系统

为更加准确有效地提取物流过程中所需的位置和图片信息, 提出了基于Android 平台的物流信息采集系统。采用自带CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)摄像头, 对图片信息进行采集; 通过加载第3 方地图软件和自带GPS(Global Positioning System)模块, 进行定位信息采集; 通过唯一触发方式, 保持数据的唯一性和可靠性。通过无线网络, 将数据打包放送到远端服务器中, 实现数据保存。基于Android 4. 2 嵌入式硬件开发平台, 进行信息采集和信息发送等功能界面的设计。测试结果显示, 该系统能有效提取位置和图片信息,并能快速准确地进行数据上传, 具有非常广泛的应用价值。     

实验项目管理系统工具的设计

设计了一个能快速生成项目库的系统，以弥补“实验室综合管理系统”在操作方便性设计上的不足。该系统还具有可打印“实验项目卡”及“设备标签卡”的功能，是实验室管理的好工具。     

一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法

基于行为特征建立机器学习模型是目前Android恶意代码检测的主要方法,但这类方法的特征集中各行为特征相互独立,而行为特征间的顺序关系是反映恶意行为的重要因素。为了进一步提高检测准确率,提出了一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法。该方法提取了程序运行发生的敏感API调用、文件访问、数据传输等系统活动的行为序列,基于马尔科夫链模型将系统行为序列转换为状态转移序列并生成了状态转移概率矩阵,将状态转移概率矩阵和状态发生频率作为特征集对SAEs模型进行了学习和训练,最后利用训练后的SAEs实现了对Android恶意代码的检测。实验结果证明,提出的方法在准确率、精度、召回率等指标上优于典型的恶意代码检测方法。