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2021年电赛送药小车数字识别，采用数字模板。

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简介：
该项目涉及2021年电赛送药小车所采用的数字识别系统，其核心在于基于OpenMV平台的多模板匹配技术，用于识别数字模板。完整的代码实现可查阅我的博客文章：https://blog..net/m0_74800695/article/details/136824120?spm=1001.2014.3001.5502

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  • 2021年电子设计竞赛送药小车数字识别-数字模板
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    本项目是针对2021年电子设计竞赛中“送药小车”任务开发的数字识别模块，采用数字模板匹配技术，实现对目标号码牌的精准识别。 这是21年电赛送药小车基于OpenMV的数字识别部分，采用多模板匹配方法来实现数字识别功能。详细代码可以在我博客中找到：https://blog..net/m0_74800695/article/details/136824120?spm=1001.2014.3001.5502 重写后的内容： 这是21年电赛送药小车基于OpenMV的数字识别部分，采用多模板匹配方法来实现数字识别功能。详细代码可以在我的博客中查看。
     
  • 2021年电赛F题：基于模板匹配的送药小车数字识别系统
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    本项目为2021年电子设计竞赛F题解决方案，旨在开发一套基于模板匹配技术的送药小车数字识别系统，实现高效精准的药品配送。 OpenMV非4 Plus版本无法运行神经网络，因此最好使用模板匹配或特征点识别来识别数字。然而，特征点识别基于灰度图，这可能导致与实际数字产生误识，从而降低准确性。相比之下，模板匹配是更可靠的选择用于识别数字。
     
  • 电赛F题智能送药小车数字卡识别1-8
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    本项目为电子设计竞赛中针对F题设计的智能送药小车方案，重点介绍其数字卡识别模块，实现从1到8的精准药物配送功能。 全国大学生电子设计竞赛F题智能送药小车主要使用Sipeed MaixII AI开发板（基于全志V831芯片）。
     
  • 2021年TI杯全国大学生电子设计竞赛智能送药小车数字识别的数据集与权重
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    本数据集为参加2021年TI杯全国大学生电子设计竞赛制作的智能送药小车项目所用，包含用于训练和测试的药品图像及对应的标签，以及经过训练得到的模型权重。 数字识别训练数据集和权重用于提升模型的识别准确率。
     
  • 数字字模下的智能送药小车（F题）.pdf
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    本作品介绍了一款基于数字字模技术设计的智能送药小车解决方案。该系统利用先进的算法实现精准导航与配送，致力于提高医院药品分发效率和准确度，减少人为错误，保障患者用药安全。 2021年电子设计竞赛F题是关于智能送药小车的数字字模设计。
     
  • 2021年电子设计竞赛F题的OpenMV数字识别
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    本项目为2021年电子设计竞赛F题解决方案，采用OpenMV摄像头进行图像采集与处理，并实现高效的数字识别算法，适用于各类数字检测场景。 使用OpenMV进行模板匹配以实现数字识别，准确率达到98.7%。项目包括亲自训练的灰度传感器寻迹功能，并为两辆小车分别编写了程序：小车一采用stm32f103ZET6作为主控芯片，而小车二则使用stm32f103RCT6。整个工程已经完善，实现了基础部分和发挥部分的功能。项目包含详细的小车主控板原理图、PCB设计以及器件连接说明，并附有详细的代码注释以便于理解。如果有任何疑问，可以私聊询问以获得技术支持。
     
  • 2021年电子设计竞赛F题数字识别OpenMV代码
    优质
    本项目为2021年电子设计竞赛F题数字识别任务所编写的OpenMV代码，实现高效准确地从图像中识别数字的功能。 2021年电赛F题数字识别的OpenMV代码可以用于实现图像中的数字自动识别功能。此代码适用于参加该赛事的学生或有兴趣研究相关技术的人士使用。希望这段描述能满足您的需求，如果有更多关于这个主题的问题或其他请求，请随时告诉我。
     
  • 全国大学生电子设计竞赛F题：基于K210的智能送药小车数字识别系统
    优质
    本项目参加全国大学生电子设计竞赛，设计并实现了一款基于K210处理器的智能送药小车，具备药品识别与精准配送功能。 全国大学生电子设计竞赛F题要求设计智能送药小车。