基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统，通过PC端摄像头实时检测，利用WiFi模块将结果传输至STM32处理。系统包含主控、通信、显示、报警模块，检测到未戴口罩时触发蜂鸣器报警。硬件采用STM32F103RCT6开发板、WiFi模块、显示屏等组件。软件设计包括上位机TCP通信和下位机初始化程序。深度学习模型使用8535张标注图片训练，准确率达97%。项目创新性地结合嵌入式与AI技术，为疫情防控

本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统。系统采用PC端作为上位机进行实时口罩检测，通过WiFi将结果传输至STM32下位机，实现OLED显示和蜂鸣器报警功能。硬件部分选用STM32F103RCT6开发板、ESP01S WiFi模块等组件。软件设计包括上位机的TCP通信传输和下位机的状态处理程序。深度学习模型使用8535张标注图片训练，准确率达97%。系统创新性地结合嵌入式硬件与A

本文设计了一种基于单片机的红外热视仪系统，采用Arduino控制器、AMG8833红外传感器和TFTLCD显示屏等模块实现非接触式温度测量与热成像功能。系统通过采集8×8温度矩阵数据，经插值计算和RGB编码处理后，在显示屏上生成85×85像素的热像图，并具有高温报警功能。硬件设计包括主控模块、传感器模块和显示模块，软件采用模块化结构实现数据采集、处理和显示功能。测试结果表明，该系统能够有效实现实时

摘要：本文分享了5个基于STM32单片机的创新毕业设计项目，涵盖深度学习口罩检测、智能鱼缸监控、火灾预警、人脸识别快递柜和门禁系统。每个项目均满足"易实现、工作量达标、创新性强"的标准，配备硬件选型方案和功能说明。项目特色包括：PC端与嵌入式系统联动、物联网远程控制、AI图像识别等前沿技术应用，并附有难度评分（平均3分）和创新评分（均为5分）。这些设计既符合现代毕业答辩要求，又

基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统 摘要：本项目设计了一个结合STM32硬件与深度学习技术的口罩佩戴检测系统。系统采用上位机(PC端)进行实时图像采集和口罩识别，通过WiFi模块将检测结果传输至STM32下位机。下位机包含显示模块和报警模块，当检测到未佩戴口罩时，通过OLED屏幕显示并触发蜂鸣器报警。深度学习模型使用8535张标注图片训练，准确率达97%。系统创新性地将嵌入式硬件与AI技术

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?

🔥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🚩毕业设计基于单片机的红外热视仪(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：4分🧿项目分

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