本文介绍了一种基于单片机的姿态检测与可视化系统设计方案。系统采用MPU6050惯性传感器采集加速度和角速度数据，通过Arduino单片机进行数据处理，结合卡尔曼滤波算法实现姿态解算，最终在Processing平台完成可视化展示。文章详细阐述了MPU6050工作原理、I2C通信协议、倾角计算方法以及核心软件设计，包括数据采集、滤波处理和姿态解算等关键代码实现。该系统具有体积小、成本低、精度高的特点，

本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统，该系统通过上位机摄像头实时检测人脸并判断是否佩戴口罩，检测结果通过WiFi传输至STM32下位机进行显示和报警。系统硬件由STM32主控、WiFi模块、OLED显示屏和蜂鸣器组成，软件设计包括TCP通信、状态显示和报警功能。深度学习模型采用标注数据集训练，准确率达到97%。项目创新性地结合嵌入式与AI技术，为疫情防控提供了一种低成本解决方案

本文整理了适合作为毕业设计的STM32单片机选题，涵盖智能家居、健康医疗、农业监测、物联网等多个领域。选题标准包括难度适中、工作量达标且具有创新点，如智能衣柜系统、智慧医疗系统、智能交通灯控制等。作者建议选题时需结合自身技术水平，避免题目过难或过简单，并提供项目案例参考。同时强调选题命名要规范，避免被导师驳回。对嵌入式开发或选题有疑问的学弟学妹可咨询作者获取指导。

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩毕业设计 stm32人脸识别快递柜系统(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分?

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本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统，该系统通过PC端摄像头实时检测人脸口罩佩戴情况，并将结果通过WiFi传输至STM32控制器进行显示和报警。系统硬件包括STM32开发板、蜂鸣器、WiFi模块和液晶屏。软件部分采用深度学习模型训练（准确率达97%），结合TCP通信实现上下位机交互。系统能准确识别佩戴口罩、未佩戴及不正确佩戴三种状态，并触发相应报警功能。该项目创新性地结合嵌入式

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本文分享了5个基于STM32单片机的毕业设计项目，包含创新点且难度适中。项目包括：1) WiFi远程农业灌溉系统，通过传感器监测环境数据并控制灌溉；2) WiFi温控风扇系统，支持自动/远程手动控制模式；3) 火灾监控系统，实时采集烟雾温度数据并远程报警；4) 人脸识别快递柜系统，实现人脸录入、比对和开柜功能；5) 人脸识别门禁系统，采用上下位机架构完成人脸检测与门禁控制。每个项目均提供功能说明、