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RSS订阅原创 基于PyQt的多功能控制系统：集成YOLOv5目标检测与硬件模块（2）——YOLOv5在瑞芯微rk3399pro上的完整部署指南（含核心代码及UI界面显示）
基于改进后的 YOLOv5 算法对经过处理的特定场景的开源数据集进行目标检测模型训练，期间经过不断地调整参数配置以求训练得到精度最高的模型，训练完成后再通过 YOLOv5 官方提供的模型导出工具将训练得到的.pt 模型文件导出为.onnx 模型文件，接着运用 rknn-toolkit 工具将上阶段得到的.onnx 模型通过 INT8 量化校准转化为可在板端通过 rk3399pro NPU 加速推理的.rknn 模型。(class.onnx，fall.onnx转化为rknn模型方法相同)
2025-09-10 14:12:38
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原创 基于PyQt的多功能控制系统：集成YOLOv5目标检测与硬件模块（1）——效果展示
本文展示的是基于新大陆NLE-AI800开发板的多功能控制系统，集成了YOLOv5目标检测和AI语音交互功能。系统针对交通、养老、教育等多领域设计，实现了驾驶舱驾驶员行为、跌倒及学生课堂行为的检测。采用改进的YOLOv5算法训练高精度模型，并通过rknn-toolkit工具优化为适用于rk3399pro NPU加速推理的.rknn模型。系统通过PyQt界面实现直观的目标检测可视化，并利用微软Edge-TTS和Deepseek大模型实现AI语音交互及硬件智能控制，展现了良好的效果和应用潜力。
2025-09-09 20:58:01
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原创 树莓派循迹小车（1）——树莓派搭建开发环境、登录并创建开发目录（操作步骤）
基于树莓派3b+的智能小车开发项目，主要实现了循迹行驶、智能避障、红外遥控、WIFI远程控制以及手机APP控制等功能。
2025-09-08 17:00:12
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原创 基于yolov5的金属运输管道缺陷检测（计算机设计大赛边缘挑战赛）
基于改进后的 YOLOv5 算法对经过处理的特定场景的开源数据集进行目标检测模型训练，期间经过不断地调整参数配置以求训练得到精度最高的模型，训练完成后再通过 YOLOv5 官方提供的模型导出工具将训练得到的.pt 模型文件导出为.onnx 模型文件，接着运用 rknn-toolkit 工具将上阶段得到的.onnx 模型通过 INT8 量化校准转化为可在板端通过 rk3399pro NPU 加速推理的.rknn 模型。后通过模型初始化与加载，输入预处理，模型推理，后处理与可视化四个步骤在板端部署。
2025-09-07 17:16:32
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原创 基于yolov5的钢材表面缺陷检测模型训练、导出和部署方法（完整模型+使用教程）
基于yolov5的钢材表面缺陷检测模型训练、导出和部署方法（完整模型+使用教程）pt模型转pb模型
2024-04-30 12:30:57
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原创 基于STM32F407VET6的称重显示代码（完整工程+使用教程）
当物品被放在称重模块HX711上面时，STM32收到重量数据，通过OLED显示屏可以实时地把KG数据显示出来。本代码可以应用到各种领域，比如说智能家居、物流称重，餐厅智能送餐、送货机器人等等。
2024-04-15 22:25:26
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基于STM32F407VET6的称重显示代码（完整工程+使用教程）
2024-04-15
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