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基于树莓派4B和Paddle-Lite的实时口罩检测系统（raspi4B_mask_detection_runtime）

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简介：
本项目开发了一个基于树莓派4B与Paddle-Lite框架的实时口罩检测系统。该系统能够高效地在视频流中识别并标记人脸及佩戴口罩情况，适用于公共场合监控和个人健康管理场景。 raspi4B_mask_detection_runtime基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别v2.6更新使用了Paddle-Lite v2.6的预测库与PaddleHub上最新的模型，提升了系统的鲁棒性。 环境要求： - ARMLinux系统下的树莓派4B（建议为64位系统，但理论上32位系统也可使用，请自行测试）。 - 安装gcc、g++、opencv和cmake。具体安装命令如下： ``` $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config ``` 下载并安装CMake（版本v3.10.3为例，实际使用时请根据需要选择合适的版本）： ``` $ wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.tgz （注意：此处仅给出示例命令，请在设备上操作并自行处理tga文件） ```

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  • 基于树莓派4B和Paddle-Lite的实时口罩检测系统（raspi4B_mask_detection_runtime）
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    本项目开发了一个基于树莓派4B与Paddle-Lite框架的实时口罩检测系统。该系统能够高效地在视频流中识别并标记人脸及佩戴口罩情况，适用于公共场合监控和个人健康管理场景。 raspi4B_mask_detection_runtime基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别v2.6更新使用了Paddle-Lite v2.6的预测库与PaddleHub上最新的模型，提升了系统的鲁棒性。 环境要求： - ARMLinux系统下的树莓派4B（建议为64位系统，但理论上32位系统也可使用，请自行测试）。 - 安装gcc、g++、opencv和cmake。具体安装命令如下： ``` $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config ``` 下载并安装CMake（版本v3.10.3为例，实际使用时请根据需要选择合适的版本）： ``` $ wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.tgz （注意：此处仅给出示例命令，请在设备上操作并自行处理tga文件） ```
  • 【树莓派4B教程】第十四课：树莓派4B串口通讯
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    本教程详细介绍了如何在树莓派4B上设置和使用串口通信功能，包括配置步骤、常见问题解决及实例代码演示。适合初学者快速掌握相关技术。 了解树莓派4B的外设知识是必要的。该设备包含两个串口：一个称为硬件串口（/dev/ttyAMA0），另一个称为mini串口（/dev/ttyS0）。硬件串口由独立的波特率时钟源实现，因此性能高且可靠；而mini串口则依赖于CPU内核时钟提供波特率，并不具备专用时钟源。当系统为了节省功耗降低主频时，mini串口的速度也会受到影响。 在树莓派（3/4代）中，默认的硬件串口被分配给板载蓝牙模块使用，而性能较差的mini串口则供GPI使用。
  • 树莓派4B OpenCV系统镜像
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    本简介提供一个基于树莓派4B的预装OpenCV系统的操作镜像，旨在为用户快速搭建计算机视觉开发环境。 该系统基于官方Raspbian-buster-full版本，并安装了OpenCV 3.4.3。整个系统的镜像大小为4.86G，压缩后约为2.09G，可以直接烧录到TF卡中使用。一旦完成烧录和设置步骤，用户即可直接利用该系统进行开发或实验工作。 本系统已经预先配置好所有必要的软件环境及参数设定，并附带详细的使用文档以帮助快速上手操作。这些文件涵盖了系统的详细说明、初始登录所需的密码信息以及各类预装软件的使用指南等。 兼容性方面，此版本支持包括树莓派4在内的多种设备（对于某些较旧型号如3B+或更早版本也可能适用），但具体请参考文档中的硬件要求部分以确认是否完全符合您的需求。用于安装操作系统的TF卡建议选择8G、16G或者更大容量的存储介质，只要确保其大于4GB即可满足使用条件。 综上所述，通过上述准备工作后可以迅速开始利用该系统进行相关项目开发或研究工作，并且在遇到问题时也能轻松查阅文档获得帮助。
  • 基于树莓派4B和Qt的DS18B20温度采集系统
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    本项目构建于树莓派4B与Qt框架之上，采用DS18B20传感器实现精准温度数据采集，并通过图形界面直观展示实时温感信息。 一个简单的Demo展示如何在树莓派4B的Qt上实现将DS18B20传感器的数据显示到lcdNumber控件上。此Demo已经过实测验证可用。
  • 基于树莓派的疲劳检测系统
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    本项目开发了一种基于树莓派的智能疲劳检测系统，利用摄像头实时捕捉驾驶员面部特征，并通过算法分析判断其是否出现疲劳迹象，以确保行车安全。 使用树莓派捕捉人脸，并判断人的疲劳状态，能够区分笑容、说话等多种表情。
  • 基于树莓派4B和STM32的智能门禁系统代码
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    这段代码实现了一个结合了树莓派4B与STM32微控制器的智能门禁系统。它提供了高效的用户认证、记录进出时间及远程监控等功能，旨在为家庭或小型办公室提供安全便利的访问控制解决方案。 基于树莓派4B与STM32的智能门禁项目包括：使用树莓派4B进行人脸识别、实现树莓派4B与STM32之间的通信以及控制协调处理。该项目提供详细的保姆级教程及适配代码，积分不足的朋友可以关注作者获取无偿提供的资源。
  • 树莓派4B的串口通信设置
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    本教程详细介绍如何在树莓派4B上配置和使用串行端口进行数据传输，涵盖基本设置、驱动安装及常见问题解答。 大多数关于树莓派 4 串口的描述文章通常会从禁用蓝牙开始介绍，这一做法在树莓派0-3上是必要的，因为它们的串口资源有限。然而，在树莓派 4 上则无需这样做，因为它额外提供了四个可用的串口，其中一个默认用于蓝牙（UART0），另一个则是 miniUART 可以保留设置不变。 这类文章通常遵循类似的流程步骤，主要是因为在早期版本中参考的是树莓派3的配置方法；而在树莓派论坛里可以找到关于如何使用树莓派4额外串口的相关介绍信息。不过，在其他地方的文章内容相对较少。
  • 基于树莓派的多线程实时人脸检测
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    本项目利用树莓派平台开发了一种高效的多线程实时人脸检测系统，能够快速准确地在视频流中识别并跟踪人脸。 基于树莓派3B+的实时多线程人脸haar检测算法使用OpenCV和Python编写，在Ubuntu MATE 18.04操作系统上运行。
  • 基于树莓派4B的轻量化YOLOv5目标检测资源包
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    本资源包为树莓派4B设计，提供轻量级YOLOv5目标检测方案，适用于嵌入式系统的小型化、低功耗应用需求。 基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测移植与部署资源包，搭配本人树莓派4B镜像版本使用效果更佳！积分不够的朋友可以关注我，无偿提供资源。
  • 关于树莓派4B和STM32的UART串口通信实验代码
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    本项目旨在实现树莓派4B与STM32之间的UART串口通信，通过编写简洁高效的代码，促进两者数据交换，适用于嵌入式系统开发学习。 基于树莓派4B与STM32的UART串口通信实验代码，包括使用YOLOv5-Lite进行目标检测的UART通信代码。搭配本人提供的树莓派4B镜像版本效果更佳！积分不够的朋友可以关注我，我会无偿提供帮助。