项目文档:基于深度学习与STM32的野猪检测与预警系统
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摘要:这是一个集成了深度学习算法和嵌入式硬件控制的智能野猪检测与预警系统。系统采用YOLOv5目标检测模型实现实时野猪识别,通过STM32微控制器驱动声光报警装置,并配备邮件通知、检测历史记录、用户认证等完整功能,是一个软硬件深度融合的综合解决方案。
文档简介
基于深度学习与STM32的野猪检测与预警系统是一个集成深度学习算法与嵌入式硬件控制的智能监控系统。系统采用YOLOv5目标检测模型实现实时野猪识别,通过STM32F103C8T6微控制器驱动LED指示灯和蜂鸣器进行声光报警,并配备邮件自动通知、语音播报、检测历史记录、用户认证管理等完整功能。系统基于PyQt5构建现代化图形界面,使用SQLite数据库存储检测数据,支持摄像头、视频文件、图片等多种输入源,通过串口通信实现软硬件协同工作。该系统具有实时性强、可靠性高、功能完整、易于使用等特点,适用于农田野猪防护、自然保护区监控、智慧农业等场景,是一个软硬件深度融合、技术先进、质量优秀的综合解决方案

图1 软件架构图
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议,允许个人和组织自由使用、修改和分发代码,但基于本项目的衍生作品必须同样开源,且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用,作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任,使用者应遵守当地法律法规,合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助,欢迎引用并注明出处。
作者信息
作者:Steven
文档编号:Doc-2
原创声明:本文档为原创文档
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