本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统。该系统采用上位机（PC端）进行实时图像检测，通过WiFi将结果传输至下位机（STM32），实现OLED显示和蜂鸣器报警功能。硬件部分包含STM32主控、WiFi模块、显示屏和报警模块；软件设计涵盖TCP通信、状态显示和报警程序。深度学习部分使用8535张标注图片训练模型，最终达到97%的验证准确率。系统创新性地结合嵌入式硬件与AI技术，为疫

本文介绍了一种基于STM32的人脸识别门禁系统设计方案，系统采用下位机（STM32）采集人脸图像并通过无线模块传输给上位机（PC）进行识别处理，再返回结果控制门禁动作。硬件部分包含主控模块、摄像头、显示器等；软件采用Python环境下的OpenCV等开源库实现人脸检测与识别功能。系统实现了人脸录入、检测、识别及门禁控制功能，具有创新性和实用价值。项目难度适中，综合评分3-4分，适合作为毕业设计选题

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口罩佩戴情况，并将结果通过WiFi传输至STM32下位机进行显示和报警。系统采用YOLOv3目标检测算法，在8535张数据集的训练下达到97%的准确率。硬件部分包含STM32主控、蜂鸣器、WiFi模块和液晶显示屏，软件实现TCP通信、状态显示和报警功能。项目创新性地结合嵌入式系统与深度学习，提供了一套完整的

🔥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 基于单片机的太阳追光系统(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：4分🧿项

本文提供了一系列基于STM32和C51单片机的毕业设计选题，涵盖智能家居、医疗健康、农业监测、物流仓储等多个领域。选题标准注重难度适中、工作量达标且具有创新性，适合本科毕设需求。文章展示了学长实际开发的项目案例，并针对选题方法给出建议：避免选择超出能力范围的题目、合理把控难度、规范命名格式。同时提供选题咨询服务，帮助学生根据自身情况选择合适课题，确保毕业设计顺利完成。

🔥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

基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统实现了疫情防控下的智能门禁功能。系统采用STM32F103RCT6作为主控，通过WiFi模块(ESP01S)与PC端实现通信，结合1.44寸液晶屏和蜂鸣器模块完成状态显示与报警功能。上位机采用深度学习算法训练口罩识别模型，使用8535张标注图片进行训练，最终验证集准确率达到97%。下位机通过接收上位机的识别结果，实时显示在OLED屏上，并在检测到未佩戴口罩

🔥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?

本文分享了5个基于STM32单片机的毕业设计项目，涵盖农业灌溉、温控风扇、火灾监控、快递柜和门禁系统等应用场景。每个项目均包含难度系数(2-3分)、工作量(3-4分)和创新点(5分)评分，具有模块化设计、传感器检测、WiFi远程控制和可视化界面等特点。项目包括：1)Wifi农业灌溉系统；2)远程温控风扇系统；3)火灾监控系统；4)人脸识别快递柜；5)人脸门禁系统。这些项目兼顾实用性和创新性，适合作

本文介绍了一个基于STM32与深度学习的口罩佩戴检测系统设计。该系统由PC端上位机和STM32下位机组成，通过WiFi通信实现实时口罩检测与报警功能。上位机采用深度学习模型(YOLOv3)进行口罩识别，准确率达到97%；下位机通过STM32控制OLED显示检测结果，并在未佩戴口罩时触发蜂鸣器报警。硬件包括STM32F103RCT6开发板、ESP8266 WiFi模块等。系统创新性地结合了深度学习与