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基于ESP32和LD2410的人体存在检测小盒子_human_exist_device.zip

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简介:
human_exist_device是一款结合了ESP32微控制器与LD2410雷达传感器的小型人体存在检测系统,适用于智能家居、安防监控等领域。 ESP32与LD2410结合的人体存在传感器小盒子是一种利用无线技术和人体感应原理的智能装置。ESP32是一款功能强大、成本低且功耗较低的系统级芯片,集成了Wi-Fi和蓝牙功能,适用于各种物联网(IoT)应用。而LD2410则通常指一种微波雷达传感器,通过发射和接收微波来探测环境变化,在检测人体活动方面表现出色。 小盒子的设计采用了ESP32作为主控单元处理由LD2410捕获的数据,并将这些数据转换为有用的信息输出,如发送无线信号或控制其他设备。同时,它利用高精度的动态感应功能准确判断是否有人员存在。 设计过程包括硬件配置、固件编程和应用软件开发等环节。在硬件方面需要确保ESP32与LD2410正确连接,并提供稳定的电源;而在固件编程中,则需编写控制代码使ESP32能够读取传感器数据并根据需求执行相应动作,如发送警报或记录数据。 此外,在功耗优化上可以设计为低功耗模式以延长使用寿命。软件层面则可以通过配套的应用程序或者网页界面来配置参数和获取实时信息。 在智能家居系统中,该装置可自动控制照明、空调等设备;而在安全领域,则可用作入侵检测系统的组成部分触发警报。这些特性不仅提高了居住的舒适度还提升了安全性及便利性。 ESP32与LD2410结合的人体存在传感器小盒子是集成了物联网技术、传感技术和自动化控制技术的一项创新产品,能够高效准确地检测人体活动,并通过网络实现远程监控和控制,拓展了智能家居以及智能建筑的应用场景。

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  • ESP32LD2410_human_exist_device.zip
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    human_exist_device是一款结合了ESP32微控制器与LD2410雷达传感器的小型人体存在检测系统,适用于智能家居、安防监控等领域。 ESP32与LD2410结合的人体存在传感器小盒子是一种利用无线技术和人体感应原理的智能装置。ESP32是一款功能强大、成本低且功耗较低的系统级芯片,集成了Wi-Fi和蓝牙功能,适用于各种物联网(IoT)应用。而LD2410则通常指一种微波雷达传感器,通过发射和接收微波来探测环境变化,在检测人体活动方面表现出色。 小盒子的设计采用了ESP32作为主控单元处理由LD2410捕获的数据,并将这些数据转换为有用的信息输出,如发送无线信号或控制其他设备。同时,它利用高精度的动态感应功能准确判断是否有人员存在。 设计过程包括硬件配置、固件编程和应用软件开发等环节。在硬件方面需要确保ESP32与LD2410正确连接,并提供稳定的电源;而在固件编程中,则需编写控制代码使ESP32能够读取传感器数据并根据需求执行相应动作,如发送警报或记录数据。 此外,在功耗优化上可以设计为低功耗模式以延长使用寿命。软件层面则可以通过配套的应用程序或者网页界面来配置参数和获取实时信息。 在智能家居系统中,该装置可自动控制照明、空调等设备;而在安全领域,则可用作入侵检测系统的组成部分触发警报。这些特性不仅提高了居住的舒适度还提升了安全性及便利性。 ESP32与LD2410结合的人体存在传感器小盒子是集成了物联网技术、传感技术和自动化控制技术的一项创新产品,能够高效准确地检测人体活动,并通过网络实现远程监控和控制,拓展了智能家居以及智能建筑的应用场景。
  • LD2410雷达ESP01传感器制作
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    本项目设计并实现了一种人体存在检测系统,采用LD2410雷达模块与ESP01无线通讯模块相结合的方式,能够准确探测进入监测区域的人体活动,并通过无线网络实时传输数据。适用于智能家居、安防监控等领域。 主控选用 ESP32-S3-WROOM-1。 温湿度传感器选用 HDC1080。 光照度传感器选用 GY-302 模块。 人体存在传感器选用 LD2410B 模块。 红外发射采用 3mm 发射管。 状态灯使用贴片发光二极管。 供电方式为 Type-C 口。烧写程序时,针脚对应关系如下:
  • Raspberry Pi、OpenCVPython系统
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    本项目开发了一种人体检测系统,运用Raspberry Pi硬件平台结合Python编程语言及OpenCV库,实现高效且精确的人体识别功能。 使用Raspberry Pi的人体检测系统在检测到运动时会激活继电器。为了实现这一功能,您可能需要以下硬件组件:树莓派2或3模型B(在我的案例中使用的是模型B);兼容的相机模块;具有2.0A-2.5A输出的电源适配器;以及16GB至32GB容量的微型SD卡。 软件方面,您可以选择任何与Raspbian OS兼容的操作系统。安装和配置步骤包括: 1. 将操作系统更新为最新版本:`sudo apt-get update` 2. 升级操作系统:`sudo apt-get upgrade` 3. 更新树莓派固件:`sudo rpi-update` 此外,还需要安装OpenCV库: ``` sudo apt-get install libopencv-dev ```
  • OpenCVESP32-CAM硬件实现.zip
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    本项目提供了一个使用OpenCV库在ESP32-CAM开发板上进行实时人脸检测的解决方案。通过该方案,用户能够快速搭建一个人脸识别系统,适用于安全监控、门禁控制等多种场景。 1. 所有上传的项目代码都经过了测试并成功运行,在确保功能正常的情况下才发布,请放心下载使用。 2. 本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工进行学习,包括但不限于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等专业。同时适用于初学者进阶学习,并可用于毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期的演示材料。 3. 如果有一定的编程基础,可以在此代码基础上进一步修改以实现其他功能,同样适用于毕业设计或课程设计任务。 下载后请先查看是否有README.md文件(如有),仅供个人学习参考之用,请勿用于商业用途。
  • )II:YOLOv5(包含数据集与训练代码).txt
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    本文件提供了基于YOLOv5框架进行行人检测的研究内容,包括详细的数据集介绍及训练代码分享。 更多关于《行人检测(人体检测)》系列的文章可以参考以下内容: - 行人检测(人体检测)1:介绍了人体检测数据集,并提供了下载链接。 - 行人检测(人体检测)2:使用YOLOv5实现人体检测,包括了人体检测的数据集和训练代码。 - 行人检测(人体检测)3:在Android平台上实现了实时的人体检测功能,并附带源码供参考。 - 行人检测(人体检测)4:通过C++语言实现实时的人体检测技术,并提供了相关源码。 以上文章详细介绍了行人及人体的多种检测方法和技术实现。
  • ESP32 FreeRTOS内泄漏代码
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    本项目提供了一套用于检测ESP32 FreeRTOS系统中内存泄漏问题的代码。通过持续监控和分析内存使用情况,帮助开发者快速定位并修复潜在的问题。 用于FreeRTOS嵌入式实时系统的内存泄漏检测工具可以实现实时查看内存状况,在ESP32平台上使用效果良好。
  • HOGSVM视频算法自研
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    本项目致力于开发一种创新的人体检测技术,采用HOG特征提取与SVM分类器相结合的方法,专门针对视频场景中的人体进行高效、准确的识别。 自己写的关于人体检测的第一个OpenCV程序,适合初学者学习。
  • STM32红外系统
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    本项目设计并实现了一个基于STM32微控制器的人体红外检测系统,能够精准感应人体移动,适用于家庭安全监控、智能照明等领域。 基于STM32芯片的人体红外感应系统,在检测到人体经过并捕捉到红外线信号后,会通过输出端产生高电平信号。这一信号被用于控制夜灯的开启,并且能够设定灯光亮起的时间长度。
  • OpenCV运动系统
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    本项目研发了一套基于OpenCV的人体运动检测系统,能够高效识别并跟踪人体动作。通过先进的计算机视觉技术,该系统适用于安全监控、体育分析等领域。 基于OpenCV的人体运动检测系统经过调试后能够准确地检测人体运动。
  • Yolov5行为程序
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    本项目基于YOLOv5框架开发,旨在实现高效准确的人体行为识别。通过深度学习技术优化算法模型,适用于实时监控与分析场景。 调试好的yolov5行为检测程序可以使用摄像头或mp4视频流。如果有不懂的地方,可以通过私信询问。