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基于树莓派的双目视觉系统电路设计

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简介：
本项目介绍了一种基于树莓派平台的双目视觉系统的电路设计方案，旨在实现高效、低成本的图像处理与分析。 利用树莓派的USB功能实现双目摄像头的数据采集。

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  • 基于树莓派的双目视觉系统电路设计
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    本项目介绍了一种基于树莓派平台的双目视觉系统的电路设计方案，旨在实现高效、低成本的图像处理与分析。 利用树莓派的USB功能实现双目摄像头的数据采集。
     
  • 基于树莓派和Arduino的视觉导航系统设计
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    本项目旨在开发一种结合树莓派与Arduino平台的智能视觉导航系统，利用图像处理技术实现自主避障和路径规划。 移动机器人融合了人工智能、智能控制、信息处理及图像处理等多项先进技术，在当前的机器人研究领域备受关注。计算机视觉技术因其丰富的信息量、广泛的信号探测范围以及完整的数据获取能力而被广泛应用在自主移动机器人的开发中，成为其导航和避障功能的重要发展方向之一。 本课题的核心目标是设计并构建基于Raspberry Pi平台的视觉AGV控制系统，并实现该系统的自主导航功能。具体研究内容包括： 1. 设计机器人视觉导航所需的图像处理算法； 2. 开发驱动部分的设计方案； 3. 制定跟踪算法以优化机器人的移动路径。 此外，本论文还涉及了摄像机视频流数据的获取和传输方法设计，并通过串口通信技术将提取到的道路信息传递给下位机。根据这些实时的数据反馈，控制系统能够利用模糊控制策略来精确调整机器人行进路线。 最后，本段落对基于视觉导航功能的自主移动机器人的整体结构进行了详细规划，涵盖了机械构造以及差速驱动系统的优化设计，并为后续相关研究提供了实验平台基础。
     
  • 基于树莓派的人脸识别系统电路设计
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    本项目旨在设计并实现一个基于树莓派平台的人脸识别系统，结合硬件电路优化与软件算法应用，以提高人脸识别的速度和准确度。 本设计使用树莓派实现人脸识别功能，主要采用OPENCV来完成这一任务。
     
  • 基于树莓派的AI视觉云台套装
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    本产品是一款集成了树莓派单板计算机和高性能摄像头的AI视觉云台套装，适用于初学者进行机器视觉、人工智能项目开发及机器人控制。 树莓派AI视觉云台套件是一款专为教育与实验设计的智能硬件设备，它整合了树莓派计算模块、摄像头模组及一个可自由旋转的云台结构。此套件支持用户通过编程实现物体追踪、人脸识别等人工智能应用，是探索机器视觉和人工智能领域的好工具。 **树莓派计算模块** 树莓派是一种单板计算机，在嵌入式系统中表现出色，具有强大的计算能力。它配备ARM架构处理器，并能运行Linux操作系统如Raspbian。在AI视觉项目中，树莓派作为中央处理单元，负责执行算法和控制云台动作。 **AI视觉技术** AI视觉指的是通过模拟人类的视觉感知来理解和解释图像或视频内容的技术。在这个套件里，这通常涉及使用OpenCV（开源计算机视觉库）进行图像捕获、预处理、特征提取及目标检测等操作；同时还能利用TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架训练模型以识别特定物体或者人脸。 **摄像头模组** 树莓派AI视觉云台套件配备了一个高分辨率的摄像头模组，用于捕捉视频流。这些模组支持多种分辨率和帧率设定，能满足不同视觉处理需求。捕获的数据会被直接传输至树莓派进行实时分析。 **云台结构** 云台是指可以独立于底座旋转的平台，在AI视觉项目中常用来安装摄像头或其他传感器。在该套件内，云台由两个轴组成：一个用于水平方向上的转动，另一个则负责垂直方向上的移动。通过精确控制这两个轴的动作，能够实现对目标物体进行精准追踪。 **软件集成与控制** 要让这套设备正常运作，需要将树莓派连接到摄像头模组，并安装所需的软件库。例如可以使用Python编程语言结合Raspberry Pi GPIO库来操控云台电机；同时还需要设置AI模型，比如采用Yolo或SSD等目标检测算法以识别并定位目标。 **学习资源与项目示例** 为了帮助新手入门，该套件通常会提供详细的教程和代码实例。这些资源涵盖从基础的树莓派配置到复杂的AI模型训练过程。用户可以通过跟踪固定的目标物体、人脸识别甚至行为分析等方式逐步提升自己的技能水平。 总的来说，树莓派AI视觉云台套件是一个非常好的实践平台，它将硬件与软件相结合，使学习者能够深入理解并实际操作人工智能和机器视觉技术；通过不断的实验和完善，使用者可以开发出更加智能的应用程序，并为未来的工作或研究奠定坚实的基础。
     
  • 基于树莓派的自动割草机电路设计
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    本项目介绍了一种基于树莓派的自动割草机电路设计方案，结合传感器和执行器实现草坪自主修剪。 autoCut是一款自动割草机，具备以下主要功能： 1. 可转向四轮驱动； 2. 电动控制修剪高度； 3. 配备两个85W的割草电机，每个电机配备两个锋利刀片； 4. 在使用过程中可通过电压检测来自动更换锂电池（大约一小时需要更换一次）； 5. 支持通过无线网络连接至具有手柄/摇杆遥控功能的WEB界面。 材料清单如下： 1. 芯片：树莓派B型 2. TP-Link USB WiFi模块 3. 电源模块：提供5V电源，具备电压监控、备用系统和保险丝功能； 4. 驱动模块：包含四个H-Bridges驱动割草机的运动与速度控制； 5. 割草模块：包括两个H-Bridges用于电动调节修剪高度，并通过四枚场效应管控制PWM以调整割草速度； 6. 两块14.8V、5Ah可充电锂电池 7. 两块5V USB电源板，更换电池时作为备用电源； 8. 四个驱动割草机的直流电机（CHM-2435-1），电压范围为6至24伏； 9. 配备两个用于切割草坪的直流电机（CHM-2435-1）, 供电电压为12V; 10. 一个调节机器高度的直流电机，同样采用12V电源。
     
  • 基于Arduino和树莓派的门禁系统设计（改进版）-电路方案
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    本项目介绍了一种基于Arduino和树莓派技术的门禁系统的电路设计方案。通过硬件选型、电路连接及软件编程，实现了一个功能完善且易于扩展的安全门禁系统。相较于初版，改进版在性能与用户体验上进行了优化升级。 前言：Arduino与树莓派是开源硬件平台中最受欢迎的两个项目，笔者一直尝试将两者结合以扩展更多功能。在这个项目中，我打算打造一个门禁系统的升级版。 功能描述： 当人从门外侧需要进入室内时，红外感应传感器检测到人体后启动相机模组拍照，并上传相片至网络供远端控制人员确认身份；如果由室内出去，则无需进行身份验证，在被红外感应器捕捉到人体信号之后自动开门。门的开启通过Arduino控制数字继电器来实现（或者使用舵机模拟），而相机拍摄及联网功能则由树莓派完成，远程操作指令将通过网络传输至树莓派并告知Arduino执行相应动作。 本项目的技术难点包括： 1. 利用树莓派触发拍照； 2. 实现照片的网络上传与控制； 3. 树莓派和Arduino之间的通信技术实现。笔者已撰文介绍如何使用树莓派相机模组定时拍摄，市面上也提供了许多云存储平台可以选择（如百度云、新浪等），本项目计划采用Yeelink作为主要的远程监控及数据管理工具。 此外，考虑到树莓派与Arduino间的交互方式多样（例如SPI或I2C协议），我们选择通过USB转串口连接来简化通信过程，并减少GPIO端口使用量。在动作控制方面，数字继电器和红外感应传感器被用于执行具体操作并感知外界环境变化。 所需材料清单： - Raspberry Pi (B版本)套件（含HDMI线、无线接收器及SD卡） - Arduino UNO 套件（包括1602显示器、面包板及相关连接导线等） - Raspberry Pi 相机模组 1个 - 红外感应传感器 2个 - 数字继电器 1个 更多详细信息请参见附件内容。
     
  • 树莓派3B+电路图
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    本资源提供树莓派3B+完整电路原理图，详细展示了各组件之间的连接关系，帮助用户深入了解硬件结构与功能配置。 树莓派3B+的官方原理图提供了详细的硬件设计信息。
     
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    《树莓派3B电路图》为电子爱好者和工程师提供了详细的树莓派3B板载硬件布局信息，便于深入理解其内部结构并进行相关开发工作。 树莓派3b的原理图提供了详细的电路布局信息，帮助用户更好地理解硬件结构并进行相关开发工作。
     
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  • 树莓派3B+ 电路图
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    本资源提供树莓派3B+详细电路原理图，涵盖所有芯片和接口连接信息，适合进行硬件开发、学习及研究使用。 树莓派3B+的电路原理图和位置图可以用于详细了解其硬件结构。