记录跑步轨迹的小程序，追踪用户运动距离。

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简介：
运行程序能够捕捉跑步者的运动轨迹。为了便于使用，事件距离的小程序可以通过本地下载微信小程序开发者工具进行导入。完成项目倒入后，请点击“预览”按钮，系统将生成一个二维码。用户只需用手机扫描该二维码，并随身携带手机即可开始跑步。该小程序中运用了apimap的markers功能，markers为一个对象数组，每个元素的坐标将会在地图上呈现出清晰的运动轨迹。此外，iconpath用于指示当前位置的表示图标。务必注意：在markers被替换为covers之后，请务必添加 width 和 height 这两个属性，否则图标将无法显示。例如：markers: [{ iconPath: /resources/others.png, id: 0, latitude: 23.099994, longitude: 113.324520, width: 50, height: 50 }] 为了计算两点之间的距离，以下代码可以直接复制使用，这些代码是来源于网络提供的资源。

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跑迹：记录跑步轨迹和距离的小程序

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跑迹是一款专注于记录用户跑步路线、距离及时间的小程序。它能够帮助跑者轻松追踪自己的运动数据，规划训练计划，并在社区分享个人成就。要使用记录跑步轨迹的小程序，请先在本地下载微信小程序开发者工具。然后导入项目并点击预览按钮，出现二维码后用手机扫描它即可开始体验。该小程序利用了apimap中的markers数组来绘制运动轨迹，在地图上显示各个位置的图标。注意：covers被markers取代之后需要添加width和height属性才能正常显示图标。例如： ``` markers: [{ iconPath: /resources/others.png, id: 0, latitude: 23.099994, longitude: 113.324520, width: 50, height: 50 }] ``` 此外，以下是计算两点间距离的代码： ```cpp // 直接复制使用即可 ``` 请根据需要将其应用到你的项目中。

Android项目源码跑步轨迹速度时间距离记录.zip

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这是一款用于Android系统的应用程序开发项目源代码包，主要用于记录用户的跑步轨迹、速度、时间和距离等数据。本项目是一个基于安卓的健身跑步应用源码，能够自动记录跑步路线，并计算速度、用时及总路程等数据。该项目使用了百度地图API，在实体机和虚拟机上均可运行，基本功能已实现。无广告且稳定不崩溃，但需自行在百度申请API密钥以替换压缩包中提供的示例API。

Android端用于记录跑步轨迹数据的应用程序

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这是一款专为安卓用户设计的跑步应用，能够详细记录你的每一次跑步轨迹、距离和时间等数据，帮助你更好地追踪运动表现与成长历程。本项目功能实现了跑步运动轨迹及运动数据的记录（包括运动日期、单日运动次数以及每次运动的基本数据如距离、时间、消耗卡路里和速度等）。地图展示使用高德地图，需要替换为自己的APPKey；所有与运动相关的数据通过Realm数据库进行保存，并且登录注册功能也由本地Realm数据库模拟完成。此外，项目还采用了开源框架来显示运动日历，可以根据需求自行调整修改。

MATLAB中的运动轨迹追踪

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本项目运用MATLAB软件进行运动物体轨迹的精确追踪与分析，结合算法优化技术提升数据处理效率和准确性，适用于科研、工程等多个领域。在IT领域特别是计算机视觉与图像处理方面，运动轨迹跟踪是一项核心技能。利用MATLAB这一强大的编程平台可以高效地实现此功能。本段落将详细介绍如何使用MATLAB进行运动物体的追踪，并标识视频中的移动目标。首先需要了解的是，运动检测是整个过程的第一步。MATLAB提供了多种方法来完成这项任务，包括帧差法、光流算法以及背景减除技术等。帧差法则通过比较连续两幅图像之间的变化发现活动对象；而光流则关注像素级别的位移信息以确定物体的移动方向和速度；背景减除则是基于静态环境假设识别出动态目标。选择哪种方法取决于具体的使用场景，比如在光照条件稳定且背景相对静止的情况下最适合采用背景减除法。一旦运动物体被成功检测出来后，下一步就是对其进行追踪了。MATLAB中包括`vision.KalmanFilter`和`vision.HistogramBasedTracker`在内的工具箱可以用来实现这一目的。卡尔曼滤波器基于预测-校正机制，在存在噪声干扰的情况下依然能够准确地定位目标；而Histogram-Based Tracker则利用颜色或亮度直方图来寻找特定的目标，适用于那些色彩特征明显的物体。以下是基本的操作流程： 1. **初始化**：选择合适的跟踪算法，并根据首帧中的对象位置对其进行配置。 2. **运动检测**：对每一帧执行相应的运动识别技术以获取可能的活动区域。 3. **追踪**：利用先前设定好的模型预测目标的位置，然后在当前画面中寻找匹配度最高的部分。 4. **更新状态**：依据预测结果与实际观测到的目标位置来调整跟踪器的状态参数。 5. **标记输出**：将识别出的对象用矩形框或其他方式标示出来以便观察。以上步骤会重复执行直至视频结束，从而完成整个运动轨迹的追踪过程。在实践中，可能需要根据具体目标特性和环境条件对算法进行微调以提高准确性。此外，在处理多个同时移动的目标时可能会遇到挑战，此时可以考虑使用`vision.BoundingBoxTracker`或`vision.MultipleObjectTracker`来应对复杂情况。总之，MATLAB提供了一套完整的工具集用于解决运动轨迹跟踪问题，涵盖了从检测到追踪再到最终标识的一系列操作步骤。通过灵活运用这些资源并结合实际需求进行参数优化后，我们可以有效地对视频中的移动物体实施精确的监控和分析。

基于Java的Android跑步计步与运动轨迹记录应用设计源码

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这是一款采用Java语言开发的Android应用程序，专注于为用户提供精确的跑步计步及实时运动轨迹记录功能。代码开源共享，便于学习和二次开发。本项目基于Java语言开发的Android跑步计步运动轨迹数据记录应用设计源码包含173个文件：58个XML布局文件、55个Java代码文件、42个PNG资源文件、4个JPG图片文件、4个Gradle构建脚本段落件、2个Git忽略配置文件和2个属性配置文件，另外还有1个APK安装包及1份Markdown文档。该应用旨在帮助用户记录跑步活动中的计步与运动轨迹数据，并适用于需要实时跟踪和保存运动信息的用户。

Keil4智能小车轨迹追踪程序

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本项目基于Keil4平台开发智能小车轨迹追踪程序，利用传感器和算法实现自动跟随预设路径行驶，适用于教育与科研领域。 51单片机循迹程序用于智能小车的驱动，通过红外传感器实现路径追踪功能。

STC89C52轨迹追踪小车

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STC89C52轨迹追踪小车是一款基于STC89C52单片机开发的智能车辆模型，能够自动识别并沿着预定路线行驶。该系统结合了传感器技术和算法控制，适用于教育、科研及爱好者实践项目。 ```c #include main.h void delay(u8 time) { u8 m, n; for (n = 0; n < time; n++) for (m = 0; m < 2; m++); } void checkDistance() { // 若能探测到后车存在，则全速运行；否则慢速运行等待后车 slowORfast = distance ? 1 : 0; } u8 borderlineScan() { u8 aa = 0; if (!line1) /* 左边检测 */ aa = 1; else if ((!line2) || (!line6)) // 右边检测 aa = 2; else if (( ! line3) || ( ! line4)) // 中间检测 aa = 3; if (aa) led = 0; else led = 1; return aa; } ```

STM32C8T6轨迹追踪小车

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STM32C8T6轨迹追踪小车是一款基于高性能STM32微控制器开发的智能车辆，专为精确跟随预设路径设计。它结合先进的算法和传感器技术，实现高效、稳定的路线跟踪性能。智能小车源码适用于STM32C8T6芯片，代码清晰易懂，可用于设计及嵌入式开发。本实验需实现以下功能： 1. 通过PWM输出控制小车转向。 2. 显示小车运行的时间和路程。 3. 利用超声波测距，并在屏幕上显示前方障碍物的距离。 4. 实现小车循迹功能。 5. 当前方有障碍物时进行报警提醒。 6. 使用遥控板来控制小车的行驶轨迹。

MSP430轨迹追踪小车

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MSP430轨迹追踪小车是一款基于MSP430微控制器设计的智能车辆，具备高效的路径识别与跟踪功能，适用于教学、科研及竞赛等场景。基于MSP430G2553微控制器，并利用红外传感器实现的小车自动循迹功能代码。该代码可以直接使用或作为学习参考。

STM32小车轨迹追踪

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简介：STM32小车轨迹追踪项目利用STM32微控制器，结合传感器和算法实现自动识别与跟踪行进路线，适用于智能驾驶教育和研究。 STM32小车循迹是一项基于微控制器技术的自动化控制应用，主要利用STM32系列单片机处理传感器数据，实现车辆沿着设定路径自主行驶。STM32是意法半导体公司（STMicroelectronics）推出的一种高性能、低功耗的32位微控制器，在嵌入式系统设计中广泛应用。在该项目中，核心部分为STM32芯片，作为整个系统的控制中心，它接收并处理来自传感器的数据，并根据这些数据调整小车的方向和速度。常用的传感器包括红外反射传感器或颜色传感器，它们能够检测到路面黑白线条的边界，帮助小车识别行驶路径。一种常见的循迹方式是通过布置在小车底部的红外传感器阵列来探测黑色线条与白色背景之间的反光率差异。通常这些传感器排列成一行，每个负责一个特定区域，形成扫描带以实时监测前方路线情况。硬件设计方面，STM32需要正确连接到各种传感器，并考虑接口和电源管理问题。例如，每个红外传感器一般会通过模拟输入引脚与STM32的ADC（模数转换器）相连，用于读取电压变化；同时确保所有设备获得稳定的供电并能承受行驶中的振动。软件开发主要涉及以下几个关键模块： 1. **数据采集**：定时从ADC获取值，并将这些模拟信号转化为数字形式。 2. **数据分析处理**：对收集的数据进行滤波和比较，以确定小车的准确位置及方向。 3. **PID控制算法应用**：通过比例、积分与微分三个参数调整速度和转向角度，确保车辆保持在正确路径上。 4. **电机驱动操作**：依据上述计算结果来调控电机转速和转向动作。开发工具通常包括Keil uVision或IAR Embedded Workbench等IDE，并使用HAL库或者LL库进行STM32底层硬件控制编程。此外还可以通过串口通信将小车的状态信息发送至PC端，便于调试时查看数据。实际应用中可能还会加入更多功能如障碍物检测、远程操控及无线通讯（蓝牙或Wi-Fi）等功能模块的实现也需相应传感器和无线组件的支持，并在STM32上进行相应的软件开发工作。总之，这项工程集成了硬件电路设计、嵌入式编程以及自动控制理论的知识点。它不仅考验开发者的技术基础与编程能力，还要求对控制系统有深入理解。通过此项目可以有效提升个人技能并体验智能设备带来的乐趣和挑战感。