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基于树莓派4B的轻量化YOLOv5目标检测资源包

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于树莓派4B的OpenCV快速安装资源包
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    本资源包专为树莓派4B设计，提供一键式OpenCV快速安装方案，简化开发流程，助力开发者迅速搭建计算机视觉项目环境。 基于树莓派4B的OpenCV安装资源包包括了适用于树莓派4B的镜像文件以及whl包，结合作者提供的教程可以快速完成安装。此外，该资源包还包括了一些常用的树莓派4B学习工具。希望这些资料能够帮助大家高效地进行开发和实验工作！
     
  • 基于树莓派和UDP、YOLOV5及PyQt5的运动目标检测系统
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    本项目设计了一种基于树莓派与UDP协议，结合YOLOv5算法和PyQt5界面开发的高效运动目标检测系统。 本系统是一个基于互联网进行数据传输的运动目标检测系统，使用电脑作为终端设备处理数据。该系统由三个节点组成：两个独立的摄像头节点用于拍摄激光笔的运动轨迹，并通过接入手机WiFi构建的局域网，利用UDP协议将图像数据传送到终端电脑。这两个摄像头节点能够独立显示实时视频，在终端处则可以识别并追踪激光笔和色块的位置。在测试过程中，当网络状况良好时，系统播放无卡顿现象，且能准确地实时框选出激光笔和色块。此外，该系统还设计了用户友好的GUI界面，并具备识别实验室背景的功能，完全满足题目要求。
     
  • 树莓派4B Ubuntu镜像源
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    本页面提供针对树莓派4B型号的Ubuntu系统专用镜像源配置教程和下载链接，帮助用户快速完成系统的优化设置与更新。 ubuntu-20.04.1-preinstalled-server-arm64+raspi.img
     
  • 【树莓派4B教程】第十四课：树莓派4B串口通讯
    优质
    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+x86_openEuler+QEMU+aarch64_openEuler
    优质
    本项目基于树莓派4B硬件平台，利用QEMU虚拟化技术搭建x86架构与ARM架构openEuler操作系统环境，实现跨平台应用开发和测试。 本段落档介绍了如何在树莓派4B上安装openEuler-20.03-LTS-aarch64操作系统后，利用树莓派4B的硬件虚拟化功能，并借助libvirt工具与xml配置文件搭建aarch64架构下的openEuler操作系统的qemu虚拟机。
     
  • 树莓派4B文档.txt
    优质
    本文件包含了有关树莓派4B的所有技术文档和指南，旨在帮助用户更好地了解设备的各项功能，并提供详细的安装、配置及编程指导。 树莓派单片机开发资料适用于树莓派4B用户。这些文件存储在百度云上。
     
  • 基于树莓派4B的DHT11 Linux模块.zip
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    本资源提供了一个在树莓派4B上运行的DHT11温度湿度传感器的Linux模块代码包。它帮助用户轻松获取并解析来自DHT11传感器的数据，适用于气象监测、环境控制等项目开发。 【项目质量】：所有源码经过严格测试并可以直接运行。功能确认正常工作后才上传。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项使用。 【附加价值】：这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行修改和扩展，可以实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主联系，博主会及时解答。鼓励下载并使用本项目，并欢迎大家互相学习、共同进步。
     
  • 基于树莓派和YOLOv3的行人目标检测小车（四）
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    本项目利用树莓派平台与YOLOv3算法开发了一款能够进行实时行人目标检测的小车系统，旨在探索低成本智能机器人的应用前景。 前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练，并经过两次模型转化最终将YOLOv3 TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了，接下来就是一些应用层面的东西了。 树莓派控制马达： 1. 材料硬件： - 树莓派3B+ - 四个直流电机 - 一个小型车底盘和四个轮子（可以在网上购买） - L298N驱动模块（作为树莓派与马达之间的桥梁） - 充电宝一个（用于给树莓派供电） - 两节18650锂电池（为小车的马达提供电源，普通干电池不适合使用）
     
  • 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） ```