摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
专用术语注释表 | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
1.2 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
1.3 论文的结构安排 | 第13-14页 |
第二章 相关理论及技术 | 第14-28页 |
2.1 物流仓储 | 第14-15页 |
2.2 自动识别技术 | 第15-16页 |
2.3 条码识别技术 | 第16-20页 |
2.3.1 条码识别 | 第16-17页 |
2.3.2 检测条形码的基本流程 | 第17-18页 |
2.3.3 智能终端对图书条形码处理识别过程 | 第18-19页 |
2.3.4 国内外研究现状 | 第19-20页 |
2.3.5 条码技术在物流中的作用 | 第20页 |
2.4 室内定位 | 第20-24页 |
2.4.1 室内定位介绍 | 第20页 |
2.4.2 室内定位基本算法 | 第20-21页 |
2.4.3 Wi-Fi指纹定位流程 | 第21-22页 |
2.4.4 国内外研究现状 | 第22-24页 |
2.4.5 Wi-Fi定位发展趋势 | 第24页 |
2.5 室内导航 | 第24-27页 |
2.5.1 路径规划 | 第24-26页 |
2.5.2 国内外研究现状 | 第26-27页 |
2.6 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 动态梯度匹配K-近邻算法的研究 | 第28-48页 |
3.1 改进的基于二级分区与指纹梯度匹配的定位与导航方法 | 第28-30页 |
3.2 问题描述 | 第30-31页 |
3.3 特性分析 | 第31-40页 |
3.3.1 随时间变化的特性分析 | 第31-32页 |
3.3.2 随距离变化的特性分析 | 第32-33页 |
3.3.3 随时空变化的特性分析 | 第33-34页 |
3.3.4 指纹库大小与匹配效率关系分析 | 第34页 |
3.3.5 信号盲区的持续定位问题分析 | 第34-35页 |
3.3.6 信号采集与处理 | 第35-38页 |
3.3.7 特征指纹提取与梯度化 | 第38-39页 |
3.3.8 梯度匹配K-近邻算法 | 第39-40页 |
3.4 DGMKA算法描述 | 第40-41页 |
3.5 DGMKA算法流程 | 第41-42页 |
3.6 实验与结果分析 | 第42-47页 |
3.7 本章小结 | 第47-48页 |
第四章 动态联合跟踪与导航机制 | 第48-63页 |
4.1 问题描述 | 第48-49页 |
4.2 动态联合跟踪与导航机制 | 第49-55页 |
4.2.1 传感器计步 | 第49-52页 |
4.2.2 联合跟踪机制 | 第52-53页 |
4.2.3 实时动态Dijkstra导航算法 | 第53-55页 |
4.3 联合跟踪和导航流程 | 第55-56页 |
4.4 实验与结果分析 | 第56-62页 |
4.5 本章小结 | 第62-63页 |
第五章 自动识别与定位服务系统的设计与实现 | 第63-72页 |
5.1 自动识别与定位服务系统的设计 | 第63-64页 |
5.1.1 系统概述 | 第63页 |
5.1.2 系统设计 | 第63-64页 |
5.2 自动识别与定位服务系统的实现 | 第64-66页 |
5.2.1 硬件环境 | 第64-65页 |
5.2.2 软件环境 | 第65页 |
5.2.3 系统实现 | 第65-66页 |
5.3 结果与分析 | 第66-70页 |
5.3.1 注册、登陆界面 | 第66-67页 |
5.3.2 主界面 | 第67-68页 |
5.3.3 条码信息扫描识别界面 | 第68-69页 |
5.3.4 信息查询界面 | 第69页 |
5.3.5 定位界面 | 第69-70页 |
5.3.6 一键导航界面 | 第70页 |
5.4 系统效果 | 第70-71页 |
5.5 本章小结 | 第71-72页 |
第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
6.1 论文工作总结 | 第72页 |
6.2 未来工作展望 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-77页 |
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第77-78页 |
致谢 | 第78页 |