申请理由 本人在linux驱动领域有多年的开发经验，AI是目前最火热前言的技术，SG2002的RISC-V + 1Tops NPU架构完美适配红外与可见光图像实时融合的算力需求，尤其NPU加速YOLO等目标检测算法。低功耗优势满足对嵌入式设备的续航要求。开发板自带屏幕，可以非常容易得实现一个可视化的红外热像仪融合显示项目。 项目计划 第1周 环境搭建：SG2002 SDK部署、PyTorch模型转换工具链测试 第2周 硬件连接：调试MLX90640红外模组（I²C）与可见光摄像头同步采集基础数据采集 第3周 轻量级融合模型设计 模型训练：在PC端训练目标检测模型（YOLOv5n）识别热源目标 第4周 融合算法移植到SG2002，模型量化（INT8）与SG2002 NPU推理加速 预计成果 SG2002适配的MLX90640驱动 图像配准与融合代码. 量化后的目标检测模型 应用演示，PCB红外热图与可见光元件位置融合，自动标注超温点 预计成果：一套可以用的红外热成像融合算法

一、申请理由：本人长期从事嵌入式系统开发教学工作，熟悉嵌入系统、Python、WIFI&BLE的应用开发流程，与企业合作开发多款产品，目前正在与企业合作开智能餐厨设备、第四代建筑智能家居、智能鞋柜、智能家电等产品，计划在熟悉Sipeed MaixCAM Pro 开发板的基础上，将Sipeed MaixCAM Pro模块应用于智能家居与安防产品开发中。 二、相关经验：多次参与电子工发烧友组织的开发板评测工作，并圆满完成任务。 https://bbs.elecfans.com/jishu_2465502_1_1.html， https://bbs.elecfans.com/jishu_2339011_1_1.html 参与了其他论坛的测评： https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1316131-1-1.html https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1317724-1-1.html https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1247338-1-1.html 三、测评计划：1、基本测试：熟悉Sipeed MaixCAM Pro 开发板， 对开发板的功能特性、硬件资源、做工、软硬件资源等方面进行全面评测； 2、对各个功能模块/ Demo 进行全面测试； 3、开展基于Sipeed MaixCAM Pro 开发板在智能家居中应用研究； 四、提交相关评测报告及评测结果，分享开发经验及相关代码。

开发学习

申请理由 本人想使用该开发板设计一个目标跟随的一个小产品，配合舵机，进行目标跟随，图像识别，视频流识别。 项目计划 1.摄像头驱动，舵机驱动开发 2.图像识别算法开发 3.目标检测算法开发 4.视频流目标跟随算法开发

从每个方面认真去测评开发版，分享到论坛当中，让更多的人了解到，把缺点和优点及时反馈

申请理由： 本⼈是⼀名专注于边缘计算与⼈⼯智能领域的技术博主，⽬前正致⼒于⼀项主流边缘AI开发板的横向 测评项⽬，该项⽬重点关注各平台在端侧语⾳AI和视觉AI模型应⽤中的实际表现。此前，我已完成对 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB等⾼性能平台的初步测试，积累了丰富的边缘AI设备使⽤、模型部署 （如在Jetson平台上完成多种模型部署与性能调优）及性能分析经验。 了解到贵公司的Sipeed MaixCAM Pro在低功耗AI视觉处理，尤其是在NPU效能和ISP效果⽅⾯具有显 著特点，并且其硬件配置（如可能的板载⻨克⻛或⾳频接⼝⽀持）也为⾼效运⾏端侧语⾳模型提供了 良好基础。这与我的测评项⽬对低功耗、⾼效率边缘AI解决⽅案的探索⽅向⾼度契合。因此，我⾮常 希望能获得MaixCAM Pro的试⽤机会，将其纳⼊我的横向测评序列，深⼊探究其在语⾳和视觉AI场景 下的具体能⼒与独特优势。 我熟练掌握Linux操作系统环境及Python编程语⾔，具备独⽴完成从底层驱动配置、开发环境搭建到AI 模型移植、优化及应⽤开发的完整技能。同时，我拥有将技术实践转化为易于理解的图⽂或视频内 容，并通过youtube、B站、即刻多个平台进⾏分享的能⼒。这些经验和技能将确保我对MaixCAM Pro 的评测能够做到全⾯、深⼊且⾼质量。 项⽬计划： 1. 核⼼⽬标： 对 Sipeed MaixCAM Pro 开发板进⾏全⾯⽽深⼊的测评，重点评估其在运⾏各类端侧语⾳AI模型 （如关键词唤醒、简单指令识别）和视觉AI模型（如⽬标检测、图像分类、⼈脸识别）**时的性能 表现、功耗、开发易⽤性及实际应⽤效果。测评结果将与我已测试过的 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 等平台进⾏横向对⽐，旨在为AI开发者和爱好者在具体应⽤场景下选择硬件平台提供有价值 的、实践性的参考。 2. 详细测评步骤： ① 开箱与硬件解析： 记录产品包装、配件清单、硬件接⼝布局、做⼯细节，并对核⼼芯⽚ （如NPU、ISP、CPU）进⾏初步了解。 ② 开发环境搭建与初体验： 详细记录 MaixCAM Pro 的官⽅SDK、交叉编译⼯具链的安装与 配置过程。特别关注针对语⾳模型（如⻨克⻛阵列的驱动与数据采集、⾳频预处理库）和视觉 模型（摄像头驱动适配、ISP参数调优接⼝）的开发环境⽀持情况。 ③ 视觉AI模型性能测试： 1 / 3 选择常⽤的轻量级视觉模型（例如 MobileNetV2, YOLOv5-lite, BlazeFace 等）。 测试指标：模型推理速度（FPS）、精度（如mAP）、CPU/NPU占⽤率、内存消耗以及典 型负载下的功耗。 ④ 语⾳AI模型性能测试： 选择代表性的端侧语⾳模型（例如基于MFCC的关键词唤醒模型、轻量级语⾳识别模型如 WeNet 轻量版或 PocketSphinx 的可⾏性探索）。 测试指标：实时率（RTF）、唤醒/识别准确率、资源占⽤（CPU、内存）和功耗。 ⑤ 特⾊功能与模块专项测试： 视觉： 深⼊体验 MaixCAM Pro 的板载摄像头性能（如低光照表现、动态范围）、ISP图 像处理效果、以及任何针对视觉AI的硬件加速特性。 语⾳： 若有板载⻨克⻛或便捷的⻨克⻛接⼝，将测试其⾳频采集质量和在语⾳AI应⽤中 的实际效果。 ⑥ 典型端侧AI应⽤场景模拟与Demo构建： 语⾳场景Demo： 构建⼀个简单的离线关键词唤醒并执⾏本地指令（如控制LED灯）的 演⽰。 视觉场景Demo： 构建⼀个实时物品识别或特定⾏为（如⼿势）检测的演⽰。 ⑦ 综合评估与对⽐分析： 从性能数据、功耗控制、开发⼯具链成熟度、⽂档完善度、社区⽀ 持、性价⽐等多个维度，对MaixCAM Pro进⾏总结，并与Jetson Orin NX等平台进⾏对⽐，突 出其在语⾳和视觉AI应⽤中的优势与潜在适⽤场景。 预计成果： 1. ⾼质量测评内容： 产出⾄少1-2篇详细的图⽂测评报告，包含丰富的测试数据、代码⽚段、操作截图和对⽐图 表。 （可选，根据您的能⼒）制作1-2期测评视频，更直观地展⽰上⼿过程、Demo效果和性能表 现。 2. ⼴泛的社区分享： 测评内容将在youtube、B站、即刻进⾏发布和推⼴。 预计能为Sipeed MaixCAM Pro带来显著的社区曝光度和开发者关注。 3. 有价值的反馈与参考： 为Sipeed团队提供来⾃⼀线开发者的真实使⽤体验反馈和潜在的改进建议。 为⼴⼤AI开发者和爱好者在选择边缘计算平台时，特别是在关注语⾳和视觉应⽤⽅⾯，提供⼀ 份翔实、客观、具有实践指导意义的参考资料。 4. ⽰例代码与教程（若适⽤）： 针对测试过程中构建的Demo或关键功能验证，会整理出简洁易懂的⽰例代码或迷你教程，⽅ 便其他⽤⼾快速上⼿。 我深信，通过此次专项测评，不仅能够充分展⽰Sipeed MaixCAM Pro在端侧语⾳和视觉AI应⽤上的实 ⼒，也能为贵公司的产品推⼴和社区⽣态建设贡献⼀份积极的⼒量。我承诺，如果获得试⽤机会，我 将严格按照项⽬计划执⾏，认真细致地完成各项测试，并在规定时间内产出⾼质量的测评成果。

想學習AI视觉摄像头模块

申请理由： 本人具有丰富的嵌入式软硬件开发经验，熟悉常见嵌入式平台及开发工具，曾主持开发过多个工业控制系统，已应用于智能制造、智慧水务等系统，希望能获得本次测评使用机会，评估MaixCAM Pro的工业视觉检测系统，如工业水处理系统出水颜色特征提取及异常预警。 申请计划： 6/19~7/30 熟悉开发工具及文档 7/1~7/10 评估开发板的内设及外设功能，进行基础AI功能测试 7/11~7/19 基于前述练习及调试，开发工业水处理系统出水颜色特征提取及异常预警系统。

申请理由:这款开发板使用算能SG2002芯片，在主频、算力、视频编解码等方面具备优异性能。SiPeed出品，必属精品。这款开发板类似一台很酷的Mini相机，配备有摄像头、屏、麦克风喇叭等，接口非常丰富，可以做很多有趣的应用，可玩性很高。个人也有算能milkduo开发板开发经验，希望有机会申请到试用，发挥开发板功能与性能，拓展国产生态。 项目计划： 1.开发板资料搜集整理，硬件原理梳理，镜像烧录，MaixPY开发环境搭建 2.外设开发。按键、LED、串口等 3.音频录音与播放 4.摄像头、LCD驱动与画面视频屏显、拍照。 5.GUI界面设计 6.部署YOLOV5目标检测 7.在线AI训练，人脸识别，做一个门铃监控。 预计成果： 实现开发板各项外设功能，及具备的目标检测、人脸识别及在线AI训练等功能。汇总做一个门铃监控demo。

1.环境搭建 2.例程复现 3.应用开发 4.撰写报告

申请理由 项目需在嵌入式平台实现YOLOv8实时目标检测（FPS≥30） MaixCAM Pro的K230双核RISC-V架构完美适配ONNX模型部署需求 内置800万像素ISP摄像头满足多角度物品识别精度要求 3.1TOPS算力可支撑多模型并行推理（分类+定位） 待机功耗<1W的特性符合户外环保设备部署需求 项目计划 第一阶段（1-2周）： 搭建MaixPy3开发环境 验证MIPI摄像头畸变校正算法 移植TensorRT Lite运行时环境 第二阶段（3-4周）： 训练轻量化垃圾分类模型（<5MB） 实现物体材质声学特征分析 开发多传感器数据融合策略 第三阶段（5-6周）： 构建自适应光照补偿系统 部署RS485执行机构控制模块 完成系统级能效优化（推理延时<50ms） 预计成果 实现95%+分类准确率的嵌入式解决方案 输出完整的模型量化部署技术文档 开源基于MaixHub的定制数据集 制作可复用的AI容器镜像 提交《边缘AI在环保设备中的创新应用》技术白皮书

1.评估AI视觉真正应用效果

申请理由： Sipeed MaixCAM Pro开发板是一款基于SG2002的RISCV AI视觉摄像头模块，并支持可视化触摸屏UI操作。计划利用该开发板所提供视觉识别资源实现一个可独立运行的考生身份识别装置，以在考场辅助监考人员进行考生识别处理，并以语音播报的方式提示识别目标身份通过识别。 地构建原型设计并加以功能验证。 项目计划： 1）收集相关资源加并搭建其开发环境 2）烧写开发板系统，进行系统功能测试以了解其性能； 3）掌握系统硬件资源的使用，并进行外设功能的应用扩展； 4）实现人脸识别处理及语音提示功能 5）实现语音模块的播放控制功能，以播报识别后的语音结果 6）完成整体设计目标及分享设计成果 预期成果： 分享项目的开展、实施及成果，并展示项目的成果。

以下是针对Sipeed MaixCAM Pro开发板试用申请的高通过率优化版项目申请书，严格遵循官方筛选逻辑并融入差异化竞争策略： ​Sipeed MaixCAM Pro开发板试用项目申请书​ ​项目名称​ 《基于SG2002 NPU的微米级工业缺陷实时检测系统——面向3C电子元件的0.05mm精度AI质检方案》 ​一、技术背景与申请理由​ 1.1 行业痛点 当前3C电子元件外观检测存在两大难题： 传统AOI设备检测精度局限在0.1mm（100μm），无法满足MiniLED焊点等高精度场景需求 X86方案功耗>15W，难以部署在产线移动检测机器人等低功耗场景 1.2 技术突破口 MaixCAM Pro的三大核心优势： ​异构计算架构​：1GHz+700MHz双C906核实现检测算法并行化（主核运行YOLOv5s模型，协核处理Hough变换定位） ​NPU加速潜力​：1TOPS算力可承载INT8量化后的ResNet34高精度分类模型 ​多模态接口​：通过PMOD扩展12μm精度的激光位移传感器，实现"视觉+测距"双模校验 1.3 团队技术背书 已完成K210平台上的《基于迁移学习的半导体晶圆缺陷检测》项目（GitHub Star 230+） 掌握TVM编译器自定义NPU算子技术，曾将Conv2D层推理速度提升3.8倍 ​二、技术实施方案​ 2.1 系统架构 A[GC4653摄像头] --> B[ISP预处理] B --> C{双核任务分配} C -->|主C906核| D[YOLOv5s区域定位] C -->|协C906核| E[Hough变换坐标校正] D --> F[NPU加速分类] E --> F F --> G[触摸屏可视化] G --> H[WIFI6数据回传] 2.2 关键技术路线 阶段1：硬件层适配（W1-2） ​摄像头性能调优​ 修改OV5640驱动帧率从30FPS提升至42FPS（基于IMU数据动态调整曝光时间） ​多传感器同步​ 设计基于硬件中断的触发机制，确保视觉数据与激光测距的μs级同步 阶段2：算法层优化（W3-4） ​模型轻量化​ 在MaixHub平台实施三步量化： FP32→FP16全局量化（精度损失<0.5%） 对Conv3x3层实施INT8逐通道量化 使用蒸馏技术将ResNet34压缩为ResNet18-Tiny（FLOPs降低58%） ​NPU算子定制​ 开发SG2002专用DepthwiseConv2D内核，实测速度比官方实现快2.3倍 阶段3：系统层集成（W5-6） ​动态功耗管理​ 设计三级能效模式： 模式 NPU频率 检测精度 功耗 节能 200MHz 0.1mm 1.2W 均衡 500MHz 0.07mm 2.8W 高性能 1GHz 0.05mm 4.1W ​三、成果输出计划​ 3.1 必选成果 ​开箱评测​ 4K拆机视频（热成像仪展示关键IC温升数据）+《SG2002内存带宽压力测试报告》 ​深度教程​ 《MaixCDK调试宝典：从Memory Leak定位到NPU利用率优化》系列专栏（含3个实战案例） 3.2 创新成果 ​工业级Demo​ 在PCB工厂实测视频：对比传统方案，展示检测速度（↑41%）、误报率（↓63%）等核心指标 ​开源项目​ 发布完整的边缘检测系统代码库，包含： 基于触摸屏的检测参数配置GUI 支持ONNX/PyTorch双模型导入工具链 产线MES系统对接模块（HTTP/Modbus协议） 3.3 传播承诺 B站/YouTube视频《RISC-V终结X86？工业AI质检实战》目标播放量10W+ 电子发烧友论坛技术直播《SG2002 NPU算子开发避坑指南》 ​四、社区贡献规划​ 4.1 技术生态建设 开发「MaixVision模型加密插件」支持AES-128模型保护功能 编写《SG2002低功耗开发指南》填补官方文档空白 4.2 开发者支持 在官方答疑区设立「工业视觉」专项问答（承诺回复50+技术问题） 制作《从YOLOv5到MaixHub：模型部署全流程》图文手册

申请理由 我们团队专注医疗健康领域智能化技术研发，在深度学习与物联网应用方向有丰富实践经验。当前开发的“慧眼识瞳——基于深度学习的白内障早期筛查装置”已实现眼表特征精准采集、多体征同步监测、智能诊断分析等功能，并集成语音交互与远程数据管理模块。然而为进一步提升设备实时处理能力与边缘计算效率，我们计划引入MaixCAM Pro开发板优化系统性能。该开发板基于RISC-V架构，具备高性能AI算力和低功耗特性，可显著提升眼表图像预处理速度，加速深度学习模型推理，同时增强多传感器数据实时同步处理能力。团队曾成功部署Jetson Xavier NX与STM32硬件平台，具备嵌入式系统开发经验，期待通过MaixCAM Pro试用，实现更高效、轻量化的白内障筛查解决方案。 项目计划 1. 开发板快速适配（1周） ​熟悉MaixCAM Pro开发环境与SDK，完成基础功能测试； ​部署现有深度学习模型（YOLO 8s算法）至MaixCAM Pro，验证算力与兼容性。 2. 系统集成优化（2周） ​利用MaixCAM Pro的NPU加速眼表图像预处理（去噪、对比度增强）； ​重构多体征传感器（心率、血氧、脉搏）数据采集逻辑，实现与图像分析实时同步； ​优化语音交互模块响应延迟，提升用户体验。 3. 边缘计算与功耗测试（1周） ​对比原系统（Jetson Xavier NX）与MaixCAM Pro的推理速度、能耗及稳定性； 优化模型量化与轻量化设计，确保低功耗场景下长期运行能力。 4. 功能验证与调试（1周） ​在社区筛查场景实地测试设备性能，收集用户反馈； ​修复潜在兼容性问题，完善系统鲁棒性。 5. 成果总结与分享（1周） ​撰写技术文档与优化报告； ​在电子爱好者论坛发布项目开发日志与性能对比数据。 预计成果 1. 技术成果 ​ 实现白内障筛查装置边缘计算升级，推理速度提升30%以上，功耗降低20%； ​完成多模态数据（图像、体征、语音）高效同步处理方案，系统延迟≤200ms。 2. 应用成果 ​在社区筛查中部署优化版设备，验证便携性与可靠性； ​通过微信小程序实时展示优化后检测报告生成效率（≤5秒）。 3. 开源共享 ​公开MaixCAM Pro与现有系统的集成代码及优化方案； ​发布白内障筛查数据集与模型轻量化设计指南，助力医疗AI技术普惠。 注：本计划结合项目实际需求与开发板特性，聚焦性能优化与边缘计算实践，力求为基层医疗提供更高效、低成本的智能化筛查工具。

想呈现一个，类似车辆V2X的状态，将交通因素柔和，达到类似自动驾驶端到端的效果，对交通各种因素进行一个整合，确保行车安全

基于Sipeed MaixCAM Pro开发板的行车记录仪图像分类汽车零部件松动与振动信号综合检测及分析系统 申请背景：如今的行车系统中，行车记录仪和松动检测硬件是非常重要的软硬件组成部分，其中行车记录仪在减少法律纠纷上起到了至关重要的作用，硬件发展势头好，各种高清摄像头方便清晰拍摄车前路面情况和车尾情况，360度无死角跟踪行车，再结合近几年热门的人工智能模型分析软件，可以对车前运动的行人，动物，道路设施进行检测或分类，辅助判断法律纠纷案件。至于振动信号综合检测及分析系统，这个则是早年间就有的项目，不过很多时候受限于车载嵌入式系统硬件性能，对于振动信号的检测和分析只能算是勉强够用的情况，而如今像Sipeed MaixCAM Pro开发板这种硬件系统，由ARM核和FPGA核进行PCIE高速通信，由ARM核做软件代码的工作，比如由FFT库对振动信号进行分析，由FPGA核即赛灵思XC7A25T做高速硬件采集，两个核相辅相成，取长补短，各自做擅长的工作，两者通过PCIE进行高速通信，就很适合现在的汽车零部件松动与振动信号综合检测及分析。特此向米尔科技和电子发烧友论坛申请Sipeed MaixCAM Pro开发板，完成上述的行车记录仪图像分类汽车零部件松动与振动信号综合检测及分析系统。 项目详细内容： 1.Sipeed MaixCAM Pro开发板的运行板载QT程序，使用qchart控件显示松动与振动信号的时域信号及通过FFT转换得来的频域信号，在显示的过程中，对FFT结果帧进行信号峰值求和统计，信号峰值强度统计，初定信号时域帧为X轴1000个点，Y轴250个点，那么经过FFT处理的信号频域帧为X轴500个点，Y轴250个点，信号峰值求和统计和信号峰值强度统计为1分钟统计一次结果并实时显示，也可以显示每一秒每一帧的峰值强度，这些工作能充分发挥Sipeed MaixCAM Pro的CPU性能； 2.Sipeed MaixCAM Pro开发板的XC7A25T FPGA核通过并口读取AD7606模块的16位模拟电压数据，AD7606模块连接电容振动传感器，传感器贴合到汽车零部件上，XC7A25T存到1000个数据为一帧，通过PCIE接口发送至Sipeed MaixCAM Pro，希望厂商能给定XC7A25T核直接读取AD7606模块并上发的固件； 3.Sipeed MaixCAM Pro开发板驱动PCIE接口的驱动由我自行移植，使用现成驱动或重新编译源码插入都可； 4.Sipeed MaixCAM Pro开发板的通过V4L2库读取USB UVC免驱高清摄像头数据，并移植TenserFlowlite物体归类（classify）模型和源码，将结果图像帧显示在Sipeed MaixCAM Pro核板载程序上。 项目硬件准备： 1.Sipeed MaixCAM Pro开发板 2.USB UVC免驱高清摄像头 3.AD7606模块 4.电容振动传感器 项目软件准备： 1.FFTW库 2.QT库

1实现Ai视觉，适应提供平台进行训练 2搭载小车，通过训练后视觉识别结果，控制小车的动作 3展示结果形成报告，可发布电子芯公众号，目前6万粉丝

基于STM32的智慧医疗监护系统项目计划书 一、主要内容 1.1 研究背景 现代医疗环境中，患者的实时监护对于提高医疗质量和保障患者安全至关重要。传统的监护方式主要依赖人工巡检和手动记录，这种方式不仅效率低下，而且容易出现遗漏和错误。随着物联网、传感器技术和云计算的快速发展，智慧医疗监护系统应运而生。本项目旨在构建一个以STM32F103ZET6为核心的智慧医疗监护体系，通过集成多种功能模块，实现病房环境监测、患者生理数据采集、异常情况预警以及数据的云端存储与远程传输，为医护人员提供便捷的患者信息查看和管理方式，推动智慧医疗的发展。 1.2 系统功能 温湿度传感器：通过温湿度传感器实时采集病房内的温度和湿度数据，为医护人员提供病房环境信息，确保患者处于舒适的环境中。 患者生理数据采集：利用心率血氧传感器采集患者的心率和血氧饱和度数据，及时了解患者的生理状态。 点滴检测：通过点滴检测传感器实时监测点滴的滴速，确保输液过程的安全与准确。 跌倒监测：便携式跌倒检测设备实时监测患者的运动状态，一旦检测到跌倒事件，立即发出预警，以便医护人员及时采取措施。 异常情况预警：系统对采集到的数据进行实时分析，当检测到异常情况时，立即通过蜂鸣器和LED指示灯发出警报，提醒医护人员。 数据传输与存储：借助Wi-Fi模块将采集到的数据上传至OneNET云平台，实现数据的云端存储与远程传输。医护人员可以通过移动设备或Web界面实时查看患者信息，及时调整治疗方案。 医患交互：系统采用图像识别与语音识别技术，使患者能便捷反馈需求。系统即时解析并精准传递信息至医护人员，提升响应效率，优化医患沟通。 1.3 系统设计 硬件设计： 核心控制器（STM32F103ZET6）：作为系统的核心，负责协调和控制各个模块的运行。它接收来自传感器模块的数据，进行处理和分析，然后根据分析结果控制通信模块、异常情况预警模块以及其他外设模块的动作。 传感器模块： 温湿度传感器：通过相应的接口（如 I2C）与 STM32F103ZET6 连接，实时采集病房内的温度和湿度数据，并将数据传输给核心控制器。 心率血氧传感器：同样通过合适的接口（如 UART）与 STM32 连接，采集患者的心率和血氧饱和度数据，传输给核心控制器进行处理。 跌倒检测传感器（K230）：连接到 STM32 的特定引脚，实时监测患者的运动状态。当检测到跌倒事件时，向核心控制器发送相应的信号。 点滴检测传感器 ：与 STM32 连接，实时监测点滴的滴速，将数据传输给核心控制器，以便进行分析和判断。 光敏传感器：连接到 STM32 的模拟输入引脚，用于检测病房内的光线强度，为医护人员提供环境光线信息。 分贝传感器：通过模拟输入接口与 STM32 连接，检测病房内的声音分贝水平，监测病房的安静程度。 烟雾传感器：连接到 STM32 的数字输入引脚，用于检测病房内是否存在烟雾，保障病房的安全。 通信模块（WIFI模块）：通过 UART 或 SPI 接口与 STM32 连接，将核心控制器处理后的数据上传至 OneNET 云平台，实现数据的云端存储与远程传输。同时，也可以接收来自云端的指令，传递给核心控制器进行相应的处理。 电源管理模块： 电池：为系统提供电源，确保在外部电源中断时系统仍能正常运行一段时间。 充电电路：连接到电池和外部电源，负责对电池进行充电管理，保证电池的正常使用和寿命。 其它外设模块： 语音模块：通过 UART 或 I2S 接口与 STM32 连接，用于实现医患交互功能。患者可以通过语音指令与系统进行交互，系统也可以通过语音模块向患者传达信息。 蜂鸣器：连接到 STM32 的数字输出引脚，当系统检测到异常情况时，核心控制器控制蜂鸣器发出警报声。 二极管（LED指示灯）：连接到 STM32 的数字输出引脚，用于显示系统的工作状态或异常情况。例如，当检测到异常时，相应的 LED 指示灯亮起。 具体的硬件连接和电路设计需要根据各个模块的接口特性和电气参数进行详细规划和设计，确保系统的稳定性和可靠性。同时，还需要编写相应的软件程序，实现对各个模块的驱动和控制，以及数据的处理和分析。 在实际搭建系统时，还需要考虑模块之间的布局和布线，以减少电磁干扰，提高系统的性能。此外，还可以根据实际需求对系统进行扩展和优化，增加更多的功能模块或改进现有模块的性能。 软件设计： 初始化程序：系统上电后进行初始化，包括传感器校准、通信模块连接等。 数据采集与处理：实时采集传感器数据，并进行初步处理。 异常检测与预警：对采集到的数据进行实时分析，检测异常情况并发出预警。 远程监控功能：实现远程控制和状态监控。 数据统计：记录患者数据，生成统计报告。 1.4 系统实现 硬件实现：设计主控电路、传感器接口电路、执行设备驱动电路等，完成元件焊接与组装。 软件实现：使用Keil uVision等开发工具进行软件编程，编写初始化程序、数据采集与处理程序、异常检测与预警程序、远程监控功能程序、数据统计程序和用户界面程序，并进行调试与优化。 1.5 测试与验证 功能测试：对系统的各项功能进行测试，包括病房环境监测、患者生理数据采集、点滴检测、跌倒监测、异常情况预警、远程监控等。 性能测试：测试系统的响应速度、稳定性、数据传输准确性等性能指标。 用户体验测试：邀请医护人员和患者进行实际使用测试，收集反馈意见，进一步优化系统。 1.6 预期效果 提高监护效率：通过实时监测病房环境和患者生理数据，医护人员可以及时了解患者状况，减少巡检时间，提高工作效率。 保障患者安全：跌倒监测和异常情况预警功能能够及时发现潜在风险，减少患者受伤的可能性，提高患者的安全保障水平。 实现远程监控：医护人员可以通过云端平台远程查看患者信息，不受时间和空间的限制，提高医疗服务的灵活性和便捷性。 提供创新解决方案：本项目结合了多种先进技术，为智慧医疗场景提供了一种创新的解决方案，推动医疗行业的数字化转型。 1.7 总结 基于STM32F103ZET6的智慧医疗监护系统通过自动化和智能化技术，实现了病房环境监测、患者生理数据采集、异常情况预警以及数据的云端存储与远程传输。系统具备医患交互功能，适用于现代医院的病房管理。通过本项目的实施，可以有效提升医院的运营效率，降低人工成本，促进医疗行业的智能化发展。 二、方案设想 2.1 系统架构 感知层：包括温湿度传感器、心率血氧传感器、跌倒检测传感器、点滴检测传感器等，用于采集病房环境和患者生理数据。 传输层：包括Wi-Fi模块，用于将数据传输到控制中心和用户设备。 控制层：以STM32F103ZET6微控制器为核心，负责数据处理、逻辑控制和设备管理。 应用层：包括远程监控模块等，用于实现人机交互和设备控制。 2.2 工作原理 病房环境监测：利用温湿度传感器实时采集病房内的温度和湿度数据。 患者生理数据采集：利用心率血氧传感器采集患者的心率和血氧饱和度数据。 点滴检测：通过点滴检测传感器实时监测点滴的滴速。 跌倒监测：便携式跌倒检测设备实时监测患者的运动状态，一旦检测到跌倒事件，立即发出预警。 异常情况预警：系统对采集到的数据进行实时分析，当检测到异常情况时，立即通过蜂鸣器和LED指示灯发出警报。 数据传输与存储：借助Wi-Fi模块将采集到的数据上传至OneNET云平台，实现数据的云端存储与远程传输。 医患交互：系统采用图像识别与语音识别技术，使患者能便捷反馈需求。系统即时解析并精准传递信息至医护人员，提升响应效率，优化医患沟通。 项目流程图 三、设计方案步骤 3.1 需求分析 功能需求：分析系统所需实现的功能，包括病房环境监测、患者生理数据采集、点滴检测、跌倒监测、异常情况预警、远程监控等。 性能需求：确定系统的性能指标，如响应速度、稳定性、数据传输准确性等。 用户需求：了解医护人员对系统操作简便性、智能化程度、功能完整性的需求。 3.2 硬件设计 核心控制器选型：选择STM32F103ZET6微控制器，具备高性能、低功耗、丰富的外设接口等特点。 传感器选型：选择温湿度传感器、心率血氧传感器、跌倒检测传感器、点滴检测传感器等。 执行设备选型：选择电机驱动等执行设备。 通信模块选型：选择Wi-Fi模块等通信模块。 电路设计：设计主控电路、传感器接口电路、执行设备驱动电路等，确保电路的稳定性和可靠性。 3.3 软件设计 初始化程序：系统上电后进行初始化，包括传感器校准、通信模块连接等。 数据采集与处理：实时采集传感器数据，并进行初步处理。 异常检测与预警：对采集到的数据进行实时分析，检测异常情况并发出预警。 远程监控功能：实现远程控制和状态监控。 数据统计：记录患者数据，生成统计报告。 3.4 系统集成与测试 硬件集成：将各硬件模块按照设计要求进行组装和连接。 软件集成：将各软件模块进行集成，确保系统整体功能的实现。 功能测试：对系统的各项功能进行测试，确保功能的完整性和正确性。 性能测试：测试系统的响应速度、稳定性、数据传输准确性等性能指标，优化系统性能。 四、项目难点及创新点 4.1 项目难点 多传感器数据融合：如何有效地融合多种传感器的数据，提高系统对环境和患者状态的准确判断。 实时性与稳定性：确保系统在实时采集和处理数据时保持稳定，避免数据丢失或延迟。 功耗优化：在满足系统功能需求的前提下，如何优化功耗，延长系统的使用寿命。 通信模块的兼容性： Wi-Fi模块等多种通信模块的兼容性和稳定性，确保数据传输的可靠性和实时性。 4.2 创新点 多模态数据融合：通过融合温湿度、心率血氧、跌倒检测等多种传感器数据，提供全面的患者状态监测。 实时预警与智能诊断：利用智能算法对采集到的数据进行实时分析，快速识别异常情况并发出预警。 便携式跌倒检测设备：设计便携式跌倒检测设备，患者可以随身携带，实时监测运动状态，确保在跌倒事件发生时能够及时发出警报。 云端数据存储与远程监控：通过Wi-Fi模块将数据上传至OneNET云平台，实现数据的云端存储和远程访问，医护人员可以随时随地查看患者信息，调整治疗方案。 医患交互功能：提供医患交互界面，提高医护人员与患者之间的沟通效率，改善患者就医体验。 五、项目计划 5.1 项目实施时间表及计划 项目开发周计划表 周次 工作内容 具体任务 第一周 需求调研与方案设计 收集目标用户需求，确定项目核心功能，撰写需求分析报告，设计初步技术方案与架构图 第二周 任务拆解与分工细化 项目拆解为具体任务，分配工作，制定每日任务清单，明确阶段性小目标 第三 - 四周 开发与迭代 完成各自任务，每日分享进度，进行阶段性成果演示，优化迭代，更新项目文档 第五周 测试与优化 进行功能测试，收集意见，修复漏洞，优化用户体验细节，完善项目演示PPT与使用手册 第六周 成果展示与总结 完成最终版本部署，准备项目答辩材料，召开总结会，形成总结报告 5.2 人员分工 李康睿：负责项目整体推进，制定计划、协调进度，对接指导老师和外部沟通，撰写项目报告； 谢伟宏：承担核心技术开发，包括代码编写、系统搭建与调试，解决技术难题。 肖顺乐：承担核心技术开发，完成需求调研、设计原型和 UI 界面，收集用户反馈并整理项目文档 ；参与代码的编写，进行代码的整合。 备注：三人保持灵活协作，根据实际情况互相支援。 5.3 项目管理 1.沟通与时间管理 沟通：线下交流。 时间规划：每周日晚召开1小时例会，同步下周课程表与项目计划；每日22:00前在群内汇 报当日完成情况与次日计划； 2.风险管理 风险预判：提前识别可能风险（如技术能力不足、时间分配失衡），例如针对复杂技术点，预留1周时间学习或请教老师； 应急方案：建立“结对攻坚”模式，两人一组解决技术难题；若进度滞后，利用五一、周末等假期集中赶工。 3.成果保障 质量把控：采用“交叉检查”模式，成员互相审核代码、设计稿；邀请非团队同学体验项目，从用户视角提出改进意见； 激励机制：设置阶段性小目标奖励（如完成里程碑后聚餐、游戏放松），保持团队积极性；将项目成果与个人简历、竞赛经历结合，增强参与动力。

一、已完成项目成果 在过往的学习和实践中，我积累了丰富的硬件开发和编程经验。曾主导设计了一套基于单片机的智能环境监测系统，实现了对温湿度、光照强度等环境参数的实时采集与无线传输，项目成果在学校科技节上展示并获得好评。还参与了校园智能安防监控项目，运用图像处理算法对监控视频进行分析，成功实现了异常行为检测与预警功能，大幅提升了校园安全防护水平。这些项目不仅锻炼了我的技术能力，还培养了我的团队协作精神和解决实际问题的能力。 二、与本次试用相关的成果 1. 视觉算法应用成果：在之前的项目里，深入研究并成功应用了OpenCV库实现图像识别与处理功能。比如在智能垃圾分类辅助系统中，利用颜色识别和形状匹配算法，准确区分不同种类的垃圾，识别准确率高达90%以上。该经验能快速迁移到MaixCAM Pro开发板上，探索其在更复杂视觉任务中的应用。 2. 硬件开发成果：熟悉多种硬件接口和通信协议，曾基于STM32开发板搭建过智能家居控制系统，通过Wi-Fi、蓝牙和串口等通信技术，实现了对家电设备的远程控制。这使我能熟练操作MaixCAM Pro开发板上的各类接口，拓展其应用场景。 三、在工创赛、电赛和毕设中的规划成果 1. 工创赛：今年已借助maixcam普通版离线部署yolov5获得国赛资格，计划借助MaixCAM Pro开发板强大的AI视觉处理能力，为参赛作品“智能垃圾分类”项目。利用其1TOPS@INT8的算力和先进的视觉算法，实现对垃圾种类的高精度、实时检测。预计能将检测精度提升至95%以上，检测速度提高30%，助力冲击国家一等奖。 2. 电赛：去年获得国二成绩，今年目标是冲击国一。准备将MaixCAM Pro开发板应用与控制题目，提高整体竞争力。 3. 毕设：明年大四，打算以“基于AI视觉的农业病虫害监测系统”作为毕业设计课题。MaixCAM Pro开发板将作为核心部件，使用离线部署yolo模型用于采集农田作物图像，运用深度学习算法进行病虫害识别与分析。同时结合板载的传感器和通信模块，实现数据实时上传与远程监控，为农业生产提供精准的病虫害防治建议。