一、前言在物联网工农业场景下有很多应用需要视觉技术来辅助完成应用开发，随着AI技术的不断发展，AI应用的长尾细分领域越来越广泛，在比如纺织业检测瑕疵品、农业中虫害检测等等AI将大有可为。为此我们在HaaS物联网开发板上做了很多AI的探索来帮助各行各业的开发者们来打造他们的AI应用场景。AIoT设备由于成本及应用场景的限制，硬件性能如CPU、内存、Flash等存在差异，怎么样让端侧也能充分发挥AI的
前言人脸，指纹识别已经走进人们的生活，无疑这方便了人们的生活，也提高了安全和可靠性，所以作为未来的学习方向，我也来接触接触人脸识别（有不足之处请见谅?）项目选型为什么选择 K210？因为这款芯片有充足的开源资料足够支撑我们学习，并将文档也很友好相关资料连接使用说明 (Github)： github.com/sipeed/MF1-User-Manual 硬件原理图/数据手册： https://dl.
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2024-07-30 17:11:38
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一、软件和硬件介绍软件： 1 Arduino，官网下载地址：Arduino-1.8.18 2 QT，这里不进行讲解QT的安装方法和版本，后续会写几个博客介绍QT下载和Qt For Android的配置，在那里会讲解需要的版本和下载地址 3 ESP32板卡离线支持包，点灯科技的一个网址，速度比较快，ESP32 SDK，里面同样有板卡的安装步骤，推荐安装2.0.9版本 硬件： 1 安信可科技的ESP3
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2024-08-22 21:55:38
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前言：最近闲着无聊，看到手头正好有一块tft彩屏，想着拿来玩玩。既然用到了显示屏，自然是离不开ui设计，lvgl是嵌入式一个开源图形库，具备“Light”(轻量)和"Versatile"(可用性强)等特点。对于我而言，最难的莫过于最初的环境搭建了，许多学习的热情在此刻被逐渐浇灭。但功夫不负有心人，花了一天终于是学会了个大概。跟随我的步伐，教你从0到1搭建LVGL开发环境！ 文章目录1.准备工作2.
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2024-05-07 13:29:29
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零. 声明 本专栏文章我们会以连载的方式持续更新，本专栏计划更新内容如下：第一篇:ESP-IDF基本介绍，主要会涉及模组，芯片，开发板的介绍，环境搭建，程序编译下载，启动流程等一些基本的操作，让你对ESP-IDF开发有一个总体的认识，比我们后续学习打下基础！第二篇:ESP32-IDF外设驱动介绍，主要会根据esp-idf现有的driver，提供各个外设的驱动，比如LED,OLED,SPI LCD,
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2024-07-24 15:19:51
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从软件系统分析和设计到软件系统概念原型 ——基于工程实践：智能物联结点的设计与实现一、概述 本文主要是针对智能物联结点的设计与实现这一工程实践，对其进行软件系统分析和设计到总结出软件系统概念原型。阐述项目中所蕴含的软件结构特点，比如基本结构和特殊机制、设计模式、软件架构风格和策略等，并给出数据库核心设计的分析以及源代码的文件目录结构。ESP-WROVER-KIT是一款基于ESP32无线网
前言前面文章讲了编译micropython的编译和图传，这篇记录一下我自己DIY人脸识别门锁的经验。为什么用esp8266，因为比esp32便宜几块钱，批发甚至只要6块，哈哈由于micropython我也刚上手，也是学一点记录一点，当帮大家提前踩坑了~废话不多说，直接上例子！--------------------------------------------------------------
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2024-07-31 18:04:16
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本篇介绍的过程并不复杂，原理上比上篇博客介绍的要简单一些，有趣的地方在于将之前的编码落盘和预览转换为了两路RTSP子码流输出，这样码流可以传的更远一些。V833/V831目标检测demo方案开发_papaofdoudou的博客整个应用方案原理如下：闲言少叙，下面开始技术流水账：第一步，打开Tina EMAC以太网络支持。由于uart2和emac phy是share pin的，所以需要事先将默认配置
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2024-10-20 11:31:54
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两块STM32分别控制一块ESP8266，实现两机信息交互1.前言 2019年上半年，为了准备一个机器人比赛，就去研究了一下ESP8266 WIFI模块。模块本身已经被封装得很好了，可是在搭载到单片机上出现了很多问题，借此机会总结一下：单片机配置流程和中间可能遇到的一些坑。2.思路做什么：单片机 控制 ESP8266。怎么做：a.STM32核心
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2024-07-20 06:03:29
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这里写目录标题作品要求：一、作品设计与模块选择1.可以感应人脸2.感应到人脸时开启显示屏显示3.显示温度、速度等实验效果 作品要求：一、作品设计与模块选择1.可以感应人脸人脸识别模块选用openmv模块，因为opencv用起来相对复杂。 用官方人脸识别示例代码进行修改，得出以下代码： 获取照片：像素点是92,112的，并且是灰度图，pgm格式，存在singtown中，然后在singtown文件夹
ESP32 乐鑫离线开发工具安装 成功则恭喜 否则提示No Toolchain found for Target esp32【ESP32 乐鑫 离线环境搭建】【ESP32-S2】乐鑫离线环境 与IDF4.3构建自己的项目以及自定义目录【ESP32-S2】OTA升级代码移植以及APP之间的切换【ESP32-S2】使用http_cliten 相关API 主动循环下载bin文件【ESP32-S2】ESP
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2024-10-31 17:27:12
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文章目录操作步骤1. 搭建环境2. 编译3. 配网4. 录入人脸信息 操作步骤1. 搭建环境下载visual studio code在D盘建立文件夹命名为ESP32ESP-face导入vscode打开设置json文件，设置如下并存档备份以备查看{
"terminal.integrated.shell.windows":
"D:\\ESP32\\msys32\\msys2_sh
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2024-05-16 12:44:38
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ESP32开发之旅——人体感应传感器HC-SR501前言在本文中，您将学会HC-SR501人体感应传感器在ESP32中的使用，本文提供了简单的示例供学习参考。需要注意的是，本文中的ESP32是使用Micro Python进行开发的,（同时ESP8266也可按照本文进行开发）。对HC-SR501模块熟悉的小伙伴可以直接跳至正文部分HC-SR501介绍HC-SR501 是一款基于热释电效应的人体热释运
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2024-03-18 20:48:59
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esp32_amg8833介绍用基于ESP32+amg8833模块开发的红外热成像测温仪，开发板用的是TTGO T-Display ESP32，测温模块用的是AMG8833 IR 8x8红外热像传感器。 在新冠战疫的环境下，不仅一罩（口罩）难求，还有一枪（测温枪）难求。咱就自己搞个测温枪吧。 最初的想法是红外测温枪+人脸识别，放在学校门口，就可以为师生每天自动记录体温了。趁全国人民做月子期间，试着
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2024-03-12 04:59:47
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一、315M无线模块315m无线模块广泛地运用在车辆监控、遥控、遥测、小型无线网络、无线抄表、门禁系统、小区传呼、工业数据采集系统、无线标签、身份识别、非接触RF智能卡、小型无线数据终端、安全防火系统、无线遥控系统、生物信号采集、水文气象监控、机器人控制、无线232数据通信、无线485/422数据通信、数字音频、数字图像传输等领域中。市场上最常用的315M发射芯片XC4388。 该芯片包括了一个功
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2024-07-22 16:05:41
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总体说明目前，我们发布的 ESP32-S2 和 ESP32-S3 系列的产品都支持 USB Camera 应用方案适用领域家庭安防楼宇可视对讲机猫眼门铃儿童相机FPV 图传宠物喂养扫码录入医疗内窥AI 应用：OCR，人脸识别，侵入检测当前主要的 Camera 接口类型有：当前 Camera 支持的数据输出格式，主要有：RGBYUVJPEGRAW DataBMP注意：当摄像头本身不支持输出 JPEG
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2024-08-30 17:40:04
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测试第三课，ESP32-C3的串口通信测试
老样子，使用Enocean无线模块和ESP32-C3进行串口通信。 目录前言1、UART示例测试1.1 UART 基础测试1.2 与Enocean无线模块串口通信测试2、ESP32-C3 UART 基础知识说明 前言1、UART示例测试在开发板上面，我们使用了串口0烧录，串口1连接 Enocean 无线通讯模块，所以我们使用UART1测试，引脚为GPIO
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2024-04-21 19:00:44
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ESP32简介ESP-WROOM-32(ESP32)是乐鑫最新发布的新一代 WiFi & 蓝牙 双模双核无线通信芯片。芯片集成蓝牙4.2和WiFi HT40技术为一身，拥有高性能Tensilica LX6 双核处理器，支持超低功耗待机，是移动设备、可穿戴电子产品和物联网应用的最佳拍档。相比于上一代的ESP8266，除了突破性地集成了低功耗蓝牙4.2 (BLE 4.2) 技术外，ESP32在
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2024-04-03 06:41:33
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ESP32学习笔记1.基础配置1）vscode配置首先要进入vscode进行platform的安装之后需要进入platform中2）总体框架总体框架位于创建的目录下，其中platformio.ini是配置文件
pio\build是编译的一些文件
.vscode是vscode生成的一些配置文件
lib是我们的库
include可以包含一些头文件
src中含有我们的主函数main（1）程序框架#inc
esp32-s3训练自己的数据进行目标检测、图像分类一、下载项目二、环境报错三、训练和导出模型四、部署模型五、存在的问题六、对单张图片的推理脚本 、一、下载项目训练、转换模型：ModelAssistant(main)
部署模型：sscma-example-esp32(1.0.0)
说明文档：sscma-model-zoo
二、环境python3.8 + CUDA11.7 + esp-idf5.0
