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基于APICloud平台的大学食堂系统设计与实现 被引量:1
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作者 池志杰 周逸宁 《信息记录材料》 2021年第7期235-237,共3页
针对部分大学食堂就餐困难的现象,本文以高校学生和高校食堂系统为目标群体,设计并实现了基于APICloud平台的移动应用程序——“食堂助手”APP。本文先简述了APICloud云端一体化架构的开发过程,以及实现跨平台移动开发的优势,从需求分... 针对部分大学食堂就餐困难的现象,本文以高校学生和高校食堂系统为目标群体,设计并实现了基于APICloud平台的移动应用程序——“食堂助手”APP。本文先简述了APICloud云端一体化架构的开发过程,以及实现跨平台移动开发的优势,从需求分析、技术分析、模块设计等方面构建“食堂助手”APP,该APP采用HTML5+JavaScript+CSS实现移动端界面的设计,有实时显示食堂信息、预定菜品等实用功能,能够在“互联网+”的背景下提升大学校园生活的幸福感。 展开更多
关键词 APICloud 食堂系统 移动应用
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基于OBIA的高分辨率遥感作物识别
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作者 胡蝶 薛以晶 高梦菲 《科技视界》 2016年第24期286-286,共1页
自2014年起我国相继发射了高分系列卫星,中国遥感卫星进入亚米级的"高分时代"。随着遥感影像分辨率的提高,地物识别不能只采用像元的光谱信息作为分类的依据,需要综合考虑地物的形状、纹理、结构等空间信息的共同作用,OBIA(... 自2014年起我国相继发射了高分系列卫星,中国遥感卫星进入亚米级的"高分时代"。随着遥感影像分辨率的提高,地物识别不能只采用像元的光谱信息作为分类的依据,需要综合考虑地物的形状、纹理、结构等空间信息的共同作用,OBIA(面向对象的影像分析)使之得到了比较完美的实现。本项目通过卫星传感影像记录的地球表面信息,以e Cognition软件为分析工具,基于OBIA细致化地从高空间分辨率遥感影像上提取地物(农作物)信息,并进行类型识别,综合考虑地物的形象、纹理、结构等方面来弥补传统基于像元的分类方法的不足之处,以提高目标地物分类的精确程度。 展开更多
关键词 OBIA ECOGNITION 作物识别 高分辨率
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