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更新時間：2025.04.12
基于上下文感知的智能停車場系統(tǒng)的研究

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上下文感知是在移動計算環(huán)境中實現(xiàn)人機自然交互的關(guān)鍵.車輛停放亂和車輛失竊是停車場的重點問題.針對該問題,提出了一種基于ZigBee和上下文感知的智能停車場管理系統(tǒng),給出了智能停車管理系統(tǒng)的總體架構(gòu).該系統(tǒng)使用RFID對車和車主進行跟蹤,并根據(jù)所感知信息進行上下文推理決策判斷合法性,從而有效實現(xiàn)對停車場的智能化管理.

面向上下文無關(guān)語言的信息提取模塊化設計

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為實現(xiàn)白盒測試的源文件信息提取,提出了通過Lex和Yacc對使用上下文無關(guān)文法定義的語言進行詞法和語法分析,構(gòu)建獨立的信息提取模塊的思想。在函數(shù)信息提取部分提出了塊和級的概念,用語句結(jié)構(gòu)和語句鏈表結(jié)構(gòu)將函數(shù)定義信息表示出來。在類信息提取部分通過識別出類聲明中的成員變量和成員函數(shù)的聲明信息,建立成員鏈表結(jié)構(gòu);識別類聲明信息,建立類結(jié)構(gòu)。然后將這些結(jié)構(gòu)信息存入數(shù)據(jù)庫,以供后續(xù)模塊使用,充分做到了模塊獨立性和可重用性。這樣只需要設計不同的信息提取模塊,就可以將目前已經(jīng)實現(xiàn)的面向C/C++語言的軟件測試工具WBoxTool推廣應用到其它面向上下文無關(guān)文法的語言。

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