基于STM32的图像识别智慧宠物系统
本设计主要由STM32F130C8T6单片机+OLED屏幕显示电路+5V电源电路+5V蜂鸣器报警电路+K210+水泵电路+DHT1111温湿度检测电路+5V风扇电路+舵机电路组成。
预期实现的功能如下：
1、实时的监测圈舍环境的温度湿度；
2、OLED屏幕实时显示数据和当前时间，并可预设三个投食时间；
3、定时进行食物投放、自动供水并清洁；
4、当监测圈舍的环境数据超过设定的阈值时，蜂鸣器报警，并开启风扇；
5、通过K210进行物体识别，识别到宠物经过时，圈舍自动开门；
6、可以通过按键模块修改报警阈值；
7、可以通过WIFI将所有数据实时的无线传输上传到APP上；
8、可以通过APP发送指令远程修改报警阈值。

MCU-873基于STM32的图像识别智慧宠物系统_哔哩哔哩_bilibili

K210识别代码

 

import lcd
import sensor
import image
import gc
from maix import KPU
from fpioa_manager import fm
from machine import UART

# 初始化LCD和摄像头
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_vflip(True)

# 初始化串口
fm.register(6, fm.fpioa.UART1_TX, force=True)
fm.register(8, fm.fpioa.UART1_RX, force=True)
uart = UART(UART.UART1, 115200, 8, 0, 1, timeout=1000)

resize_img = image.Image(size=(320, 256))
anchor = (1.3221, 1.73145, 3.19275, 4.00944, 5.05587, 8.09892, 9.47112, 4.84053, 11.2364, 10.0071)
names = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]

# 构造KPU对象
object_detecter = KPU()
# 加载模型文件
object_detecter.load_kmodel("/sd/KPU/voc20_detect.kmodel")
# 初始化YOLO2网络
object_detecter.init_yolo2(anchor, anchor_num=len(anchor) // 2, img_w=320, img_h=240, net_w=320, net_h=256, layer_w=10, layer_h=8, threshold=0.5, nms_value=0.2, classes=len(names))

while True:
    img = sensor.snapshot()
    resize_img.draw_image(img, 0, 0).pix_to_ai()
    # 进行KPU运算
    object_detecter.run_with_output(resize_img)
    # 进行YOLO2运算
    objects = object_detecter.regionlayer_yolo2()

    # 检测到猫或狗时通过串口发送"A"
    for object in objects:
        if names[object[4]] in ["cat", "dog"]:  # 检查是否为猫或狗
            uart.write("A")
            break  # 只要检测到一个猫或狗就发送，避免重复发送

    for object in objects:
        img.draw_rectangle(object[0], object[1], object[2], object[3], color=(0, 255, 0))
        img.draw_string(object[0] + 2, object[1] + 2, "%.2f" % (object[5]), color=(0, 255, 0))
        img.draw_string(object[0] + 2, object[1] + 10, names[object[4]], color=(0, 255, 0))

    lcd.display(img)
    gc.collect()

基于STM32的图像识别智慧宠物系统设计大纲

系统概述

• 项目背景与意义
• 系统设计目标与创新点
• 整体架构与核心模块

硬件设计

• 主控模块：STM32F103C8T6功能与选型依据
• 环境监测模块：DHT11温湿度传感器电路设计
• 显示模块：OLED屏幕驱动与数据实时显示
• 定时控制模块：RTC时钟电路与预设投食时间功能
• 执行模块：水泵、风扇、舵机驱动电路设计
• 报警模块：蜂鸣器与阈值超限联动逻辑
• 图像识别模块：K210开发板与物体识别算法部署
• 通信模块：WiFi数据传输与APP远程交互

软件设计

• 主控程序框架：STM32 HAL库开发流程
• 环境数据采集：DHT11温湿度数据读取与处理
• 定时任务管理：RTC时钟同步与投食/清洁调度
• 阈值报警逻辑：按键修改阈值与蜂鸣器/风扇控制
• 图像识别算法：K210的宠物检测模型训练与部署
• 通信协议设计：WiFi数据传输协议（如MQTT/HTTP）
• APP交互逻辑：远程指令解析与阈值动态更新

系统功能实现

• 温湿度实时监测与OLED动态显示
• 定时投食、供水、清洁的自动化流程
• 宠物识别与圈舍门自动控制
• 本地报警（蜂鸣器）与环境调节（风扇）
• 数据无线传输与APP远程监控

测试与优化

• 硬件模块功能验证（传感器精度、执行器响应）
• 图像识别准确率与实时性测试
• 通信稳定性与延迟优化
• 系统功耗与可靠性分析

应用与展望

• 实际场景部署案例
• 扩展功能（如多宠物识别、云端数据分析）
• 未来改进方向（低功耗设计、AI算法升级）

附录

• 硬件电路图（原理图与PCB设计）
• 关键代码片段（传感器驱动、通信协议）
• 参考文献与开发工具列表