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用stm32f4开发板进行开发板载芯片为stm32f407zgt6,通过添加各种模块来是实现所有功能，录音功能开发板可以完成，一键SOS功能通过特定通信协议完成，定位系统采用um220模块完成一氧化碳浓度检测采用AVR MQ-7 再设计这个方案时首先先查阅了资料选择了stm32f104zgt6为主控芯片之后通过查询选择了stm32f4开发板开发，板子上自带了以太网传输和录音功能，之后就只要进行北斗模块选择和氧气浓度模块选择，之后通过性价比选择了um220模块为北斗模块和AVR MQ-7模块为一氧化碳检测模块...

基于YOLO算法实现目标检测

人工智能-智能硬件 L-2

基于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8分别在Jetson、RK3588分别实现实时的目标检测，案例完成了环境部署、shell脚本设计、数据采集、半自动标注程序设计、模型训练、模型转换、移植等。...

调试APP

人工智能-智能硬件 ·

该APP使用Jetpack Compose进行图形化界面设计，使用netty框架进行与其他通信设备的即时通讯。本人独立完成该APP的开发...

电网监控设备通信APP

人工智能-智能硬件 ·

该APP涉及到了netty框架、串口通信、USB通信、服务、闹钟、kotlin语言等。该APP为一款功能复杂、策略繁多的APP，本人在该开发过程负责整体设计、重要功能开发，因该APP以服务的形式运行没有主要界面，截图为该APP的日志打印...

基于FPGA的人工智能图像处理系统

人工智能-智能硬件冯哲

项目名称：基于FPGA的人工智能图像处理系统项目概述：在我的博士研究期间，我主导了一个创新项目——开发一个基于FPGA的人工智能图像处理系统。该项目旨在通过软硬件的深度结合，实现一个高效率、低功耗的图像识别与处理系统，以应对实时图像分析中的挑战。通过精心设计的硬件架构和优化的人工智能算法，我们的系统能够快速准确地完成图像识别任务，为智能监控、自动驾驶等应用提供技术支持。项目背景：随着人工智能技术的快速发展，图像处理已成为其重要应用领域之一。然而，传统的基于CPU或GPU的图像处理方案在处理大规模实时数据时面临能耗高和处理速度慢的问题。FPGA以其高并行性和可重配置性，为...