毕设项目分享 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

飞书应用开发脚手架lark-harness:从零构建企业级机器人 在构建企业级应用时,开发脚手架是提升工程效率和规范性的关键工具。其核心原理在于通过预设的项目模板、最佳实践和通用模块封装,自动化处理项目初始化、配置管理和基础架构搭建。这种技术价值在于将开发者从重复性劳动中解放出来,确保团队技术栈统一,并降低维护成本。在Node.js生态中,脚手架常与Express或Koa等Web框架结合,用于快速构建Web服务、API接口和实时事件处理系统。具体到飞书开放平台开发场景,开发者需要处理OAuth 2.0授权、事件订阅验证、消息加解密等复杂且标准的流程。lark-harnes 阅读详情


0 前言

🔥
这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是

🚩 毕业设计 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:5分

在这里插入图片描述

🧿 项目分享:见文末!

1 主要功能

系统框架,下位机系统分为主控模块、通信模块、显示模块、报警模块四个部分组成,其运行流程为:首先主控模块通过通信模块接收上位机发送的识别结果数据,读取当前状态数据,当检测结果通过显示模块实时的显示在屏幕上,用于直观展示,若发现当前状态为未佩戴口罩,驱动报警程序控制蜂鸣器进行报警。

在这里插入图片描述

2 硬件设计(原理图)

口罩检测门禁系统的主要以PC和STM32为主控核心,首先是由PC端连接WiFi热点然后上位机的主控程序打开PC端摄像头实行实时检测再通过其WiFi模块将实时检测结果传输到我们的STM32模块中进行处理,将检测结果通过OLED进行显示,最终通过蜂鸣器发出警报。

在这里插入图片描述

硬件选择

  • STM32F103RCT6开发板 * 1
  • 蜂鸣器模块 * 1
  • Wifi - ESP01S * 1
  • 1.44寸液晶屏(SPI接口) * 1
  • 杜邦线若干

3 核心软件设计

系统软件流程如图所示,上位机的状态信息可以通过TCP通信实时传输给下位机控制器,进而下位机根据所接收到的数据进行其它显示报警操作。

在这里插入图片描述

(1)上位机软件设计:上位机软件主要负责将口罩识别的结果通过TCP通信传输给下位机,本课题上位机作为TCP客户端。首先上位机进行网络通信的初始化,包括设置IP地址与端口,创建socket对象,建立socket连接,之后上位机按钮通过AJAX方式向后端发起请求,后端调用TCP客户端向ESP8266发送消息。当成功建立局域网之间的通信时,上位机可显示连接成功的状态。
(2)下位机系统的软件程序设计包括系统的初始化程序及其各功能模块的子程序。其中初始化程序包括LCD显示屏配置的初始化、ESP8266通信模块的初始化程序。

蜂鸣器检测报警程序:若系统状态检测到未佩戴口罩,单片机进入报警程序控制相应的引脚输出高电平,进而控制蜂鸣器发出报警声音
。
ESP8266模块程序:首先进入通信初始化程序,启动STA模式,连接WIFI,并通过AT指令将ESP8266配置为服务端,与ESP8266通过串口连接的STM32控制器进入串口中断回调函数接收上位机发送过来的数据。

深度学习口罩佩戴检测

数据集的准备:

数据集是从网络上爬取的图片,总的包含了8535张图片(其中部分图片没有使用到),其中包含:
戴口罩的数据图(with_mask):2978个;
未戴口罩的数据图(without_mask):2995个;
带了口罩但是姿势不正确的数据图(mask_weared_incorrect):2994个。
所有图片均是由人脸识别模式切割出,每个图都只包含小部分图像,这也使得训练的准确性有极大的提高,有的图片还进行了旋转操作实现数据增强。下图12是我截图的部分数据集(包含了正确佩戴口罩、未佩戴口罩和未正确佩戴口罩三部分的数据图片)。

在这里插入图片描述

数据集训练

在准备好数据图集之后自然是需要进行训练了,对于每一张图片画出区域打赏本文使用了一款开源的标注工具labeling,非常的简便、高效的。运行指定的数据集文件夹实现标注,人工标注图片集,将整张脸作为目标框标注出它的位置,如图13,然后将相应的数据写入到相应的数据标签。

在这里插入图片描述

当完成数据集标注后,每张图片所对应的标签文件会自动保存到指定的文件夹,如图14,其中每一行开头的数字0和1代表着待检测的目标类别“with_mask”与“without_mask”,即已佩戴口罩或未佩戴。每行后续四个数字是该目标样本在本张图片中的位置坐标。

在这里插入图片描述

训练过程

按照目标要求更改训练数据、神经网络模型路径、训练轮数、batchsize的大小和GPU处理的数量以及其他的一些参数,然后模型训练代码就可以正式运行了。尽管本次制作的目标检测的数据集是由8535张训练集、验证集图片组成,模型的损失函数值还是很快地收敛开始无限接近于0,在训练执行到第35轮时模型准确率接近于90%。

在这里插入图片描述

展示模型在训练过程中的准确率(Precision)与召回率(Recall)数值的变化。

在这里插入图片描述

使用下图这两个函数绘制训练的loss(图1)和accuracy(图2)曲线,可以看到,整个训练过程的收敛性是非常好的,最后在验证集的准确率也稳定到了97%左右。

在这里插入图片描述

篇幅有限,不过多复述详细设计细节,详细的设计分享在论文中。。。

stm32采集部分代码

void SMBus_StartBit(void)
{
    SMBUS_SDA_H();		// Set SDA line
    SMBus_Delay(5);	    // Wait a few microseconds
    SMBUS_SCK_H();		// Set SCL line
    SMBus_Delay(5);	    // Generate bus free time between Stop
    SMBUS_SDA_L();		// Clear SDA line
    SMBus_Delay(5);	    // Hold time after (Repeated) Start
    // Condition. After this period, the first clock is generated.
    //(Thd:sta=4.0us min)
    SMBUS_SCK_L();	    // Clear SCL line
    SMBus_Delay(5);	    // Wait a few microseconds
}

void SMBus_StopBit(void)
{
    SMBUS_SCK_L();		// Clear SCL line
    SMBus_Delay(5);	    // Wait a few microseconds
    SMBUS_SDA_L();		// Clear SDA line
    SMBus_Delay(5);	    // Wait a few microseconds
    SMBUS_SCK_H();		// Set SCL line
    SMBus_Delay(5);	    // Stop condition setup time(Tsu:sto=4.0us min)
    SMBUS_SDA_H();		// Set SDA line
}

u8 SMBus_SendByte(u8 Tx_buffer)
{
    u8	Bit_counter;
    u8	Ack_bit;
    u8	bit_out;

    for(Bit_counter=8; Bit_counter; Bit_counter--)
    {
        if (Tx_buffer&0x80)
        {
            bit_out=1;   // If the current bit of Tx_buffer is 1 set bit_out
        }
        else
        {
            bit_out=0;  // else clear bit_out
        }
        SMBus_SendBit(bit_out);		// Send the current bit on SDA
        Tx_buffer<<=1;				// Get next bit for checking
    }

    Ack_bit=SMBus_ReceiveBit();		// Get acknowledgment bit
    return	Ack_bit;
}

void SMBus_SendBit(u8 bit_out)
{
    if(bit_out==0)
    {
        SMBUS_SDA_L();
    }
    else
    {
        SMBUS_SDA_H();
    }
    SMBus_Delay(2);					// Tsu:dat = 250ns minimum
    SMBUS_SCK_H();					// Set SCL line
    SMBus_Delay(6);					// High Level of Clock Pulse
    SMBUS_SCK_L();					// Clear SCL line
    SMBus_Delay(3);					// Low Level of Clock Pulse
//	SMBUS_SDA_H();				    // Master release SDA line ,
    return;
}

u8 SMBus_ReceiveBit(void)
{
    u8 Ack_bit;

    SMBUS_SDA_H();          //引脚靠外部电阻上拉,当作输入
	SMBus_Delay(2);			// High Level of Clock Pulse
    SMBUS_SCK_H();			// Set SCL line
    SMBus_Delay(5);			// High Level of Clock Pulse
    if (SMBUS_SDA_PIN())
    {
        Ack_bit=1;
    }
    else
    {
        Ack_bit=0;
    }
    SMBUS_SCK_L();			// Clear SCL line
    SMBus_Delay(3);			// Low Level of Clock Pulse

    return	Ack_bit;
}

u8 SMBus_ReceiveByte(u8 ack_nack)
{
    u8 	RX_buffer;
    u8	Bit_Counter;

    for(Bit_Counter=8; Bit_Counter; Bit_Counter--)
    {
        if(SMBus_ReceiveBit())			// Get a bit from the SDA line
        {
            RX_buffer <<= 1;			// If the bit is HIGH save 1  in RX_buffer
            RX_buffer |=0x01;
        }
        else
        {
            RX_buffer <<= 1;			// If the bit is LOW save 0 in RX_buffer
            RX_buffer &=0xfe;
        }
    }
    SMBus_SendBit(ack_nack);			// Sends acknowledgment bit
    return RX_buffer;
}


4 实现效果

在这里插入图片描述

演示视频

毕业设计 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统 - 单片机 嵌入式 物联网

5 最后

包含内容

在这里插入图片描述

包含详细设计论文

在这里插入图片描述

🧿 项目分享:见文末!

博通PEX89000 PCIe 5.0交换芯片:如何为AI集群构建高效GPU互联架构 本文深入解析了博通PEX89000 PCIe 5.0交换芯片如何为AI集群构建高效的GPU互联架构。该芯片通过提供高带宽、低延迟的PCIe 5.0交换能力,打破传统GPU通信的带宽瓶颈,并支持多主机共享、资源池化及软件定义拓扑,从而显著提升大规模AI训练与推理任务的效率与资源利用率。 阅读详情

相关推荐

数据去重复_京东商品评论情感分析|文本数据预处理

本文爬取了十款热销手机的文本评论数据后,首先对文本评论数据做文本预处理,文本评论数据中存在大量的无价值信息,引入无用的文本数据,对其作情感分析,显然没有价值,得出的文本挖掘结果也不尽人意。所以对于文本评论数据先进行文本预处理是必不可少的一步,把大量的、冗余的、无价值的信息去除,可以极大提高文本数据的质量,精确文本分析结果。1 文本去重1.1文本去重的原因文本数据预处理时,首先应去除文本评论数据中反...

weixin_34556808的博客 2074

毕设项目 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩毕业设计 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分🧿项目分享:见文末!包含内容包含详细设计论文🧿项目分享:见文末!

m0_984093的博客 922

[ENVI]-[高光谱遥感]-波谱沙漏分析工具的使用

图1-2-1查看特殊波段的坏波段图1-2-2在中添加坏波段ENVI波谱沙漏分析工具MNF变换。

m0_57992372的博客 1470

毕设开源 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩毕业设计 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分🧿项目分享:见文末!包含内容包含详细设计论文🧿项目分享:见文末!

m0_984093的博客 1095

PLC编程标准之争:IEC61131与IEC61499核心区别与选型指南

在工业自动化领域,PLC编程长期依赖IEC61131标准,它定义了梯形图、结构化文本等语言,通过周期扫描机制保证确定性执行。然而,随着工业4.0和分布式控制场景的兴起,IEC61499以事件驱动模型打破传统范式,让功能块能跨设备协同,实现更灵活的柔性产线和模块化系统。理解两者在程序结构、数据交互、部署方式和实时性上的差异,是选型与工程落地的关键。本文从基础概念出发,剖析执行模型与架构演进,结合一线调试经验,帮助工程师在传统PLC与下一代标准之间做出理性决策。

weixin_27014595的博客 270

RK3588极速成功部署YOLO26完整全链条:从pt导出、ONNX转换到rknn-toolkit-lite2落地与CMA内存优化

帮助你顺利完成pt模型到瑞星微3588上rknn模型的高效部署

昆兰.沃斯 的博客 534

毕设成品 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩毕业设计 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分🧿项目分享:见文末!包含内容包含详细设计论文🧿项目分享:见文末!

DD学长的博客 1164

WPS JS宏实战:批量调整200个Word表格格式的避坑指南(附完整代码)

本文提供了一份详尽的WPS JS宏实战指南,针对批量调整大量Word表格格式的需求。文章深入解析了如何利用JS宏自动化设置字体、行距和边框,并重点解决了常见的“首行访问报错”等核心难题,附有可直接使用的完整代码,帮助用户显著提升文档处理效率。

weixin_29280219的博客 430

stm32毕设 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩毕业设计 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分🧿项目分享:见文末!包含内容包含详细设计论文🧿项目分享:见文末!

m0_984093的博客 1312

告别高延迟!用RV1106+4G模块+libdatachannel搭建低功耗WebRTC监控,保姆级避坑指南

本文详细介绍了如何利用RV1106低功耗处理器、4G模块和libdatachannel库构建嵌入式WebRTC监控系统,解决高延迟问题。通过硬件选型、系统优化和核心代码实现,提供了一套完整的低功耗实时视频传输方案,特别适合智能安防和工业物联网应用。

weixin_42527401的博客 193

麒麟v10系统安装

麒麟v10系统安装

喜文BLOG 1万+

自动化毕设 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩毕业设计 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分🧿项目分享:见文末!包含内容包含详细设计论文🧿项目分享:见文末!

m0_71992198的博客 641

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

毕设 stm32与深度学习口罩佩戴检测系统(源码+硬件+论文)

摘要 本文介绍了一种基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统,该系统通过上位机摄像头实时检测人脸口罩佩戴情况,并将识别结果通过WiFi传输至STM32下位机进行显示和报警。系统硬件由STM32主控模块、WiFi通信模块、OLED显示模块和蜂鸣器报警模块组成。软件部分采用深度学习YOLOv3算法训练8535张口罩数据集,准确率达到97%。当下位机接收到未佩戴口罩信号时,会触发蜂鸣器报警。该系统创新性地将嵌入式硬件与深度学习相结合,为疫情防控提供了一种智能化的解决方案,具有较高的实用价值和毕业设计参考意义。

deeplida的博客 1037

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

上一篇: 毕设项目 stm32人脸识别快递柜系统(源码+硬件+论文)
下一篇: 毕设项目分享 stm32人脸识别快递柜系统(源码+硬件+论文)
deeplida
博客等级 码龄3年 1779粉丝 377原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值