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原创 基于STM32的手势检测遥控车
遥控器：使用stm32f103c8t6作为主控，mpu6050检测当前姿态，并进行姿态解算，然后得到指令，通过nrf24l01无线传输，将命令发送到小车端。小车端：使用stm32f103rct6作为主控，当nrf24l01接收到前进命令时，通过定时器发出pwm波形，通过L9110四路驱动模块驱动电机；当接收到转弯命令时，发出pwm波形控制SG90舵机转弯。这个项目的难点在于解析姿态角，第二难的是NRF24L01发送和接收。
2024-06-10 23:48:48
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原创 基于Yolov5实现安全帽检测在Jetson nano部署，并使用HC05将检测结果发送到电脑端
安全帽佩戴检测是工业安全中的一个重要课题。通过计算机视觉技术，尤其是深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）系列，可以实现实时、高效的安全帽佩戴检测。YOLOv5是YOLO系列中的最成熟的版本，具有更高的检测精度和速度。目前，把安全帽检测部署在边缘检测设备，如Jetson nano，集成到智能监控设备中，通过蓝牙串口将没有正确佩戴安全帽的工人照片发送到电脑端。
2024-06-09 12:35:32
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原创 基于yolov5使用Jetson nano实现vue、fastapi前后端车牌识别及统计
将电脑与Jetson nano通过网线共享连接，开发板Pin7口连接一个红外感应传感器，当模拟汽车接近时，将会在Pin7口输入低电平；此时，开发板就拍照，识别车牌号，将检测后的结果通过POST将图片和识别结果发送到后端；后端接收到图片和结果，将图片以车牌号_车牌颜色_识别时间进行保存，同时，将收到的检测结果写入sqlite数据库；前端通过vue实现，向fastapi后端请求每种颜色最近12天的日流量、最近6小时的车流量、车牌最多的5个省份的数量、各种颜色车牌统计，后端通过数据库查询返回前端；
2024-06-08 14:40:02
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原创 Jetson nano升级opencv带cuda版本
在C++推理Yolo的onnx模型的时候，速度实在太慢了，一查，gpu没跑，opencv版本太低了，不支持cuda加速。
2024-06-15 19:00:58
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原创 基于Yolov5使用Jetson nano车牌检测前后端实现
当Jetson nano传过来识别后的图片和数据时，在vue前端网页界面展示统计信息，使用fastapi作为后端。此时，把电脑作为服务器用。
2024-06-08 18:21:46
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空空如也
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