Lap Timer

Analisi E Revisione Delle App Android: Lap Timer, Sviluppato Da Timo Rantalainen. Elencato Nella Categoria Strumenti. La Versione Corrente È 1.0.3, Aggiornata L' 02/01/2022 . Secondo Le Recensioni Degli Utenti Su Google Play: Lap Timer. Ottenuto Oltre 114 Installazioni. Lap Timer Ha Attualmente Recensioni 1, Valutazione Media 5.0 Stelle

L'app utilizza una delle telecamere del telefono per misurare le divisioni. Dopo l'inizializzazione di circa 1 s, il flusso video viene monitorato per le modifiche e la durata tra cambiamenti sostanziali nel feed è mostrata sullo schermo.

Funzionalità
- Seleziona quale fotocamera, risoluzione e frame rate per utilizzare una risoluzione più rallentata per la risoluzione di elaborazioni sullo schermo sullo schermo. Deve essere inferiore a 1 diviso per la frequenza dei fotogrammi prescelti, ad es. Tempo di elaborazione 30 -> Il tempo di elaborazione deve essere inferiore a 33 ms).

Usa
impostare la fotocamera per puntare su un'area limitata che il giro passerà attraverso senza movimento in vista (ad esempio la fotocamera di posizione in alto, punta a terra o puntare la fotocamera alla parete e avere la pista tra la telecamera tra la parete).

Uso l'app to time radio controllabile in auto controllabile e trasmettono la vista del telefono sulla mia TV con Google Home per avere una buona visione dei tempi sul giro in tempo reale. Sottrazione utilizzando una versione semplificata della tecnica che ho sviluppato per https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2011.02.010 studio. Il modello di sfondo viene creato a partire da un frame con tutti 0 e aggiornando i valori dei pixel di fondo con frequenza 1/frame dalla frame corrente (e frequenza 1-1/frame dal modello di fondo). La semplificazione dello studio è che viene mantenuto un solo candidato di fondo (al contrario di cinque). I pixel a più di 20 valori di distanza dallo sfondo sono contrassegnati come non-background (ovvero una modifica). Il numero di pixel non background viene conteggiato per ciascun frame e un valore di base viene mantenuto utilizzando lo stesso processo di apprendimento utilizzato per il modello di fondo (cioè 1/frame rate dal numero attuale di pixel modificati) e una divisione viene contrassegnata se il conteggio corrente è più del doppio del valore di conteggio di base. YUV422_8888 è richiesto dalla fotocamera) e solo ogni 4 ° pixel sia in colonne che in righe. Si traduce solo in uno di ogni 16 pixel considerato (15 su 16 pixel e tutti i componeni U e V vengono semplicemente ignorati). Con questo downsampling del feed video, il mio telefono (Honor 20 Lite [Hry-LX1T]) è stato in grado di elaborare circa 30 (1536 x 864 pixel) al secondo, ovvero ha costantemente mantenuto il funzionamento in tempo reale. L'elaborazione di ogni pixel ha rallentato l'elaborazione fino a circa 12 fotogrammi al secondo e ogni quarto pixel a 25 fotogrammi al secondo. Per ottenere questo frame rate ho scritto kernel Renderscript per pre-calcolare gli indici di pixel per il rilevamento di fondo e tutto il rilevamento di fondo e il conteggio dei pixel viene eseguito con kernel Renderscript. Ciò ha comportato miglioramenti da 4 a 10 volte nel tempo di calcolo rispetto all'utilizzo della CPU per gli stessi calcoli.

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