本文介绍了一个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惯性传感器采集三轴加速度和角速度数据，通过Arduino单片机进行数据处理和卡尔曼滤波，实现了飞行器姿态的精确检测。文章详细阐述了MPU6050的工作原理、与Arduino的I2C通信方法、数据格式解析以及Roll/Pitch角度的计算方法。系统创新性地结合硬件采集和软件处理模块，通过Processing平台实现数据可视

本文介绍了一款基于STM32的人脸识别快递柜系统设计。系统由柜门门禁和人脸识别两部分组成，硬件采用STM32主控，结合WiFi模块实现数据传输，上位机通过Python开发完成人脸录入、比对等功能。系统实现了快递柜的智能化管理，具有创新性和实用价值，可作为毕业设计参考项目。设计评分：难度3分，工作量3分，创新点5分。项目包含完整源码、硬件原理图和论文资料。

本文分享了5个基于STM32单片机的创新毕业设计项目：1）口罩佩戴检测系统，通过深度学习识别并报警；2）智能鱼缸系统，实现自动换水投喂及远程监控；3）火灾监控系统，采集烟雾温度数据并远程报警；4）人脸识别快递柜，实现生物识别开柜；5）人脸门禁系统，完成图像采集与识别响应。所有项目均具备创新性（5分）、适中难度（2-3分）和完整工作量（3-4分），融合物联网与AI技术，符合现代毕设要求。项目详情可关

🔥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 wifi远程温控风扇系统🥇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🧿项目分享:

本项目基于STM32与深度学习技术开发了一套口罩佩戴检测系统，系统通过PC端摄像头实时采集图像，利用深度学习模型进行口罩佩戴识别，并将检测结果通过WiFi传输至STM32下位机。下位机通过OLED显示检测状态，并在检测到未佩戴口罩时触发蜂鸣器报警。系统采用YOLO目标检测算法，训练集包含8535张已标注图片，最终模型准确率达到97%。硬件部分包括STM32F103RCT6开发板、ESP01S Wi

本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统，该系统由上位机和下位机组成，实现了实时检测、结果显示和报警功能。上位机通过PC端摄像头采集图像，利用深度学习模型（准确率97%）进行口罩佩戴识别，并通过WiFi将结果传输给STM32下位机。下位机包含主控、通信、显示和报警模块，通过OLED显示检测状态，并在未佩戴口罩时触发蜂鸣器报警。硬件采用STM32F103RCT6开发板、ESP8266

摘要 本文介绍了一种基于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口罩佩戴情况，并将识别结果通过WiFi传输至STM32下位机进行显示和报警。系统硬件由STM32主控模块、WiFi通信模块、OLED显示模块和蜂鸣器报警模块组成。软件部分采用深度学习YOLOv3算法训练8535张口罩数据集，准确率达到97%。当下位机接收到未佩戴口罩信号时，会触发蜂鸣器报警。该系统创新

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