Lap Timer

Phân Tích Và Đánh Giá Ứng Dụng Android: Lap Timer, Được Phát Triển Bởi Timo Rantalainen. Được Liệt Kê Trong Danh Mục Công Cụ. Phiên Bản Hiện Tại Là 1.0.3, Được Cập Nhật Vào Ngày 02/01/2022 . Theo Đánh Giá Của Người Dùng Trên Google Play: Lap Timer. Đạt Được Hơn 114 Cài Đặt. Lap Timer Hiện Có Đánh Giá 1, Xếp Hạng Trung Bình 5.0 Sao

---

---

Ứng dụng sử dụng một trong những máy ảnh điện thoại của bạn để đo phân tách LAP. Sau khi khởi tạo khoảng 1 giây, luồng video được theo dõi để thay đổi và thời lượng giữa các thay đổi đáng kể trong nguồn cấp dữ liệu được hiển thị trên màn hình.

Để ít hơn 1 chia cho tốc độ khung hình đã chọn, ví dụ: tốc độ khung hình 30 -> Thời gian xử lý cần nhỏ hơn 33 ms).

Tôi sử dụng ứng dụng theo thời gian điều khiển xe có thể điều khiển được thời gian và phát trực tuyến điện thoại trên TV của tôi với Google Home để có cái nhìn tốt về thời gian vòng trong thời gian thực.

Lưu ý
phép trừ bằng cách sử dụng một phiên bản đơn giản hóa của kỹ thuật tôi đã phát triển cho https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2011.02.010 Nghiên cứu. Mô hình nền được xây dựng bằng cách bắt đầu từ một khung với tất cả 0 và cập nhật các giá trị pixel nền với tốc độ 1/khung từ khung hiện tại (và 1-1/tốc độ khung hình từ mô hình nền). Việc đơn giản hóa từ nghiên cứu là chỉ duy trì một ứng cử viên nền duy nhất (trái ngược với năm). Các pixel cách nền hơn 20 giá trị được gắn cờ dưới dạng không phải là nền tảng (nghĩa là một thay đổi). Số lượng pixel không phải là nền được tính cho mỗi khung và giá trị cơ sở được duy trì bằng cách sử dụng cùng một quy trình học tập như được sử dụng cho mô hình nền (tức là 1/tốc độ khung hình từ số lượng pixel đã thay đổi hiện tại) và phân chia được gắn cờ nếu số lượng YUV422_8888 được yêu cầu từ camera) và chỉ được xem xét mỗi pixel thứ 4 trong các cột và hàng được xem xét. Điều này chỉ dẫn đến một trong số 16 pixel được xem xét (15 trên 16 pixel và tất cả các thành phần U và V chỉ đơn giản là bị bỏ qua). Với việc lấy mẫu video này của điện thoại của tôi (Honor 20 Lite [Hry-LX1T]) đã có thể xử lý khoảng 30 (1536 x 864 pixel) khung mỗi giây, tức là nó luôn duy trì hoạt động thời gian thực. Xử lý mỗi pixel làm chậm quá trình xử lý xuống khoảng 12 khung hình mỗi giây và mỗi pixel thứ tư xuống 25 khung hình mỗi giây. Để đạt được tốc độ khung hình này, tôi đã viết các hạt nhân Rendercript để tính toán trước các chỉ số pixel để phát hiện nền và tất cả các phát hiện nền, và đếm pixel được thực thi với các hạt nhân tái tạo. Điều này dẫn đến từ 4 đến 10 lần cải thiện thời gian tính toán so với sử dụng CPU cho cùng một tính toán.