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基于Jetson Nano的激光测距与色块识别

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简介：
本项目基于NVIDIA Jetson Nano开发板，结合激光测距技术和颜色识别算法，实现对目标物体的距离测量及颜色检测功能。 在Jetson Nano上运行的Python程序利用多进程技术同时进行激光测距和色块识别，并将检测到的距离以及色块中心与视野中心的偏差通过串口传输至单片机。

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  • 基于Jetson Nano的激光测距与色块识别
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    本项目基于NVIDIA Jetson Nano开发板，结合激光测距技术和颜色识别算法，实现对目标物体的距离测量及颜色检测功能。 在Jetson Nano上运行的Python程序利用多进程技术同时进行激光测距和色块识别，并将检测到的距离以及色块中心与视野中心的偏差通过串口传输至单片机。
     
  • 基于Jetson Nano的CSICamera二维码检测与识读.zip
    优质
    本项目提供了一套基于Jetson Nano平台和CSI Camera硬件的二维码检测与识别解决方案。通过优化算法实现高效、准确地捕捉并解析图像中的二维码信息，适用于多种应用场景如自动化控制、智能物流等。 采用最新的OpenCV来实现二维码检测和识读。整个过程主要分为三个步骤：首先使用QRCodeDetector()函数创建一个二维码检测器；接着利用detectAndDecode函数对图像进行二维码的检测与识别；最后输出检测结果。
     
  • TOF50激光测距模块
    优质
    TOF50是一款高性能激光测距传感器模块，采用飞行时间（TOF）技术精确测量距离。适用于机器人导航、智能家具和工业自动化等领域，提供可靠的距离数据。 使用STM32F103野火板编写代码并通过串口向模块发送指令，然后接收模块返回的距离数据。
     
  • 51单片机激光测距模块_激光测距_51.zip
    优质
    该资源为一个基于51单片机实现的激光测距项目，包含详细代码和硬件配置信息。下载后可直接用于学习或开发相关应用。文件格式：zip。 使用51单片机并通过激光测距模块进行距离测量，并在LCD上显示结果。
     
  • ATK-VL53L0X模块实验_毕设_激光测距_激光测距模块_vl53l0x_gen_VL53L0X_
    优质
    本项目旨在通过使用VL53L0X激光测距模块进行精确距离测量，为电子工程设计课程的毕业设计任务提供技术支持和理论研究。实验主要围绕ATK-VL53L0X模块的应用展开，探讨其在不同环境下的性能表现及优化方法，以期推动该技术在更多领域的应用和发展。 激光测距是毕设的一部分内容，在编写代码过程中对不同版本的Keil进行了详细注释，以便于更好地理解各个版本之间的差异。
     
  • 基于STM32F4的VL52L0激光测距模块控制
    优质
    本项目介绍如何使用STM32F4微控制器来控制VL52L0X激光测距传感器。通过精确编程实现距离测量，并展示其在智能设备中的应用潜力。 我是根据别人用STM32F1作为主控板编写的程序进行更改的，原程序中不包含LCD显示的部分。通过理解原有代码后，我增加了相应的结构体，并在主函数中实现了距离的显示功能。这样可以自行进行其他操作。
     
  • TOF050F激光测距模块.zip
    优质
    TOF050F激光测距模块是一款基于时间飞行(TOF)技术的高精度距离测量组件。它能够快速准确地测定目标物体的距离，适用于机器人、无人机及智能家居等领域。 基于Arduino的激光测距模块是一种常用的传感器设备，能够实现非接触式的距离测量功能。它通过发射脉冲激光，并接收反射回来的信号来计算目标的距离。此类模块广泛应用于机器人导航、自动避障系统以及各类自动化控制场景中，为项目提供了精确可靠的距离数据支持。
     
  • 基于Jetson Nano的改进型MobileNet人脸识别系统.pdf
    优质
    本文档介绍了在Jetson Nano平台上优化和实施的一种改进版MobileNet模型的人脸识别系统。通过调整网络架构与参数以适应资源有限的嵌入式设备，实现了高效且准确的人脸检测与识别性能。 本段落档介绍了基于Jetson Nano改进的MobileNet人脸识别系统的研究与实现过程。通过在Jetson Nano平台上优化MobileNet模型，提升了系统的实时性和识别精度，并详细探讨了该方案的具体应用场景和技术细节。文档内容涵盖了硬件配置、软件开发环境搭建以及算法测试和评估等多方面信息，为相关领域的研究者提供了有价值的参考材料。
     
  • 简化版激光测距模块测量（基于STM32F429）.rar
    优质
    该资源包含一个使用STM32F429微控制器实现的简化版激光测距模块项目文件。适合于需要进行距离检测的应用开发，提供详细的硬件连接和软件编程指导。 STM32F429通过矩阵键盘控制激光测距模块存在一些不足之处，欢迎各位专家批评指正。
     
  • 基于Jetson Nano的Darknet_ROS包
    优质
    本项目开发了在Jetson Nano平台上运行的Darknet_ROS包，实现了深度学习目标检测算法与ROS系统的无缝集成，适用于机器人视觉任务。 使用说明：参考相关博客文章中的详细教程进行操作。 希望这个版本符合您的要求。如果需要进一步的调整或有其他需求，请随时告知我。