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羡慕啊

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(5)立一个新年flag,不要拖延，执行力强一点

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Hello大家好，我是空耳，非常高兴能参加这次的活动。   视频：【Follow me第二季第4期】Arduino® Nano RP2040 Connect活动项目总结 物料介绍 Nano RP2040 Connect  Nano RP2040 Connect | Arduino Documentation   Pico LCD 1.14 https://www.waveshare.com/wiki/Pico-LCD-1.14     配置环境 这里采用Arduino开发环境 任务一 搭建环境并开启第一步Blink三色LED / 串口打印Hello DigiKey & EEWorld！ 由于RGB led是连接在W-102模块上的，所以要控制led，需要先安装WiFiNINA库。   流程图：   全部代码如下： #include <Adafruit_GFX.h> // Core graphics library #include <Adafruit_ST7789.h> // Hardware-specific library for ST7789 #include <SPI.h> #include <WiFiNINA.h> #define TFT_CS 9 // Chip select control pin #define TFT_RST 7 // Reset pin (could connect to Arduino RESET pin) #define TFT_DC 8 // Data Command control pin #define TFT_MOSI 11 #define TFT_SCLK 13 Adafruit_ST7789 tft = Adafruit_ST7789(TFT_CS, TFT_DC, TFT_RST); void setup(void) { Serial.begin(115200); Serial.print(F("Hello! ST7789 TFT Test")); // Init LED RGB pins pinMode(LEDR, OUTPUT); pinMode(LEDG, OUTPUT); pinMode(LEDB, OUTPUT); // Turn off all LEDs initially digitalWrite(LEDR, HIGH); //RED digitalWrite(LEDG, HIGH); //GREEN digitalWrite(LEDB, HIGH); //BLUE // Initialize the TFT display tft.init(135, 240); // Init ST7789 240x135 tft.setRotation(3); // Set rotation to horizontal tft.fillScreen(ST77XX_BLACK); // Clear screen Serial.println(F("Initialized")); delay(1000); } void loop() { // 串口打印 Serial.println("Hello DigiKey & EEWorld！"); // 清空屏幕 tft.fillScreen(ST77XX_BLACK); // 使用红色显示文本 testdrawtext("Hello DigiKey & EEWorld!", ST77XX_RED); digitalWrite(LEDR, HIGH); digitalWrite(LEDG, LOW); digitalWrite(LEDB, LOW); delay(500); // 使用绿色显示文本 testdrawtext("Hello DigiKey & EEWorld!", ST77XX_GREEN); digitalWrite(LEDR, LOW); digitalWrite(LEDG, HIGH); digitalWrite(LEDB, LOW); delay(500); // 使用蓝色显示文本 testdrawtext("Hello DigiKey & EEWorld!", ST77XX_BLUE); digitalWrite(LEDR, LOW); digitalWrite(LEDG, LOW); digitalWrite(LEDB, HIGH); // BLUE LED on delay(500); } // 显示文本的函数 void testdrawtext(char *text, uint16_t color) { tft.setCursor(0, 0); // 设置光标位置，适应横屏显示 tft.setTextColor(color); // 设置字体颜色 tft.setTextSize(3); // 设置文本大小 tft.setTextWrap(true); // 开启文本换行 tft.print(text); // 打印文本 } 结果如下：         视频：[localvideo]a12c9691a793157827a6a93fc5476615[/localvideo] 任务二 学习IMU基础知识，调试IMU传感器，通过串口打印六轴原始数据。 本块开发板使用了STM的LSM6DSOXTR，具有3D数字加速度计和3D数字陀螺仪。需要额外安装一个库：LSM6DSOX   流程图：   源码： #include <Arduino_LSM6DSOX.h> float Ax, Ay, Az; // 陀螺仪xyz轴数据 float Gx, Gy, Gz; // 加速度计xyz轴数据 void setup() { Serial.begin(115200); while (!Serial); if (!IMU.begin()) { Serial.println("Failed to initialize IMU!"); while (1); } } void loop() { if (IMU.accelerationAvailable()) { IMU.readAcceleration(Ax, Ay, Az); Serial.print("Acceleration: "); } if (IMU.gyroscopeAvailable()) { IMU.readGyroscope(Gx, Gy, Gz); Serial.print("Gyroscope: "); } printValues(Gx, Gy, Gz,Ax, Ay, Az); // 打印陀螺仪数据 } void printValues(float gx, float gy, float gz,float ax, float ay, float az) { Serial.print(gx); Serial.print(','); Serial.print(gy); Serial.print(','); Serial.print(gz); Serial.print(','); Serial.print(ax); Serial.print(','); Serial.print(ay); Serial.print(','); Serial.println(az); // 使用 println() 以避免手动添加换行 } 结果展示：   视频：[localvideo]ddf3faebe3ef6dbac0b7e5ddccbb6430[/localvideo] 任务三 学习PDM麦克风技术知识，调试PDM麦克风，通过串口打印收音数据和音频波形。 PDM麦克风，即采用脉冲密度调制（Pulse Density Modulation）技术的麦克风，是一种高效的数字音频信号处理方式，PDM麦克风的应用非常广泛，包括语音识别、音频采集、音频录制等领域。 流程图：   源码： #include <PDM.h> static const char channels = 1; // 1个通道（单声道） static const int frequency = 16000; // 采样频率设置为16 kHz short sampleBuffer[512]; // 用于存储读取到的样本 volatile int samplesRead = 0; // 使用volatile修饰，表示可被中断修改 void setup() { Serial.begin(115200); while (!Serial); PDM.onReceive(onPDMdata); if (!PDM.begin(channels, frequency)) { Serial.println("Failed to start PDM!"); while (1); } } void loop() { noInterrupts(); // 禁用中断 int samplesToRead = samplesRead; // 复制正在读取的样本数量 samplesRead = 0; // 重置样本计数 interrupts(); // 恢复中断 if (samplesToRead) { for (int i = 0; i < samplesToRead; i++) { Serial.println(sampleBuffer[i]); // 打印读取的样本 } } } void onPDMdata() { int bytesAvailable = PDM.available(); // 获取可用字节数 PDM.read(sampleBuffer, bytesAvailable); // 从 PDM 中读取字节到缓冲区 samplesRead = bytesAvailable / 2; // 每两个字节构成一个样本 } 结果   视频： [localvideo]450509bc284f4063c36624ecff1beb6e[/localvideo] 心得体会 第一次接触arduino,感觉上手还挺容易的，就是不是很习惯，这个编译不知道为什么是真的慢，不知道是我的设置问题还是什么（这平台真没用过纯小白）。还有就是习惯了裸开发底层，对于这种调库的方式，虽然开发起来很快，但是容易造成对底层没有从分的了解，只有以后慢慢学习，慢慢深入。总的来说这一次的体验还是非常的不错，最后感谢eeworld和得捷举办的活动，我受益匪浅，希望以后能举办更多这样的活动！   所有任务源码：

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这个多少tops算力呢、

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程序源码以及训练好的权重文件fall_down .zip

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本帖最后由 空耳- 于 2024-11-1 04:33 编辑   基于树莓派的空巢老人监护系统 作者：空耳-   一、项目简介 1、设计名称 基于树莓派的空巢老人监护系统 2、项目照片 环境监测部分：       跌倒监测部分：   3、项目用到的板卡 （1）Raspberry Pi 5       处理器：2.4GHz 4核 64位Cortex-A76       内存：4GB LPDDR4X-4267       通讯接口：Wi-Fi 6（802.11ac） 支持2.4GHz和5GHz频段       Bluetooth 5.2 支持低功耗蓝牙连接       1个2.5Gbps 1000M Ethernet       2个USB3.0       2个USB2.0       GPIO：标准40Pin GPIO插头       音视频接口：双micro HDMI接口，支持双4K@60fps视频输出       2-lane MIPI DSI       2-lane MIPI CSI       MicroSD卡槽：支持更高速的MicroSD卡       PCIe接口： PCIe 2.0 x1接口，支持高速外设连接 （2）esp32   (3)其他传感器，mq-2，mq-5，dht11，GSM模块 4、项目功能     背景：随着我国社会老龄化的加剧， 特别是空巢老年人群体的扩大， 已经引起了广泛关注。 根据最新的统计数据， 我国 60 岁及以上的老年人口比例已经达到 18.7%， 而 65岁及以上的老年人口比例则为 13.5%， 与上一次人口普查相比， 这两个年龄段的人口比例分别上升了 5.44%和 4.63%。 同时， 《中国空巢老人现状报告 2017》 预测， 到2030 年， 我国的老龄人口将接近 3 亿， 其中 90%将是空巢老人家庭。 随着城市化进程的快速推进， 越来越多的年轻人涌向城市， 导致农村空巢老人的数量日益增加。     随着社会老龄化的加剧， 空巢老人的生活安全问题越来越受到重视。 本项目旨在开发一种基于树莓派的空巢老人守护系统， 该系统通过实时监控老人的姿态和环境信息， 能够迅速识别天然气泄漏， 家中失火， 老人跌倒等危险情况， 并立即向子女发送警告通知， 从而提升空巢老人的安全保障和生活品质。 本项目将综合运用嵌入式技术、 深度学习算法和物联网技术， 探讨如何构建一个高效且可靠的监测系统，为空巢老人的家庭护理提供技术支持与保障。 二、系统框图 系统设计方案：     为满足特定研究主题的需求， 本系统需要一个全面的设计方案。 系统的主要作用是监测老年人居家环境以及是否出现跌倒情况。 基于这一目标， 系统主要包含两个部分： 一部分是通过物联网技术实施环境监控， 另一部分则是专门用于检测跌倒这一危险行为。 系统总体框图如下：          物联网环境监测系统设计框图     在系统中，传感器数据监测部分负责监测空巢老人的室内环境参数，并通过云平台将信息发送给手机应用程序。在危险环境下，系统会通过GSM进行报警。系统包括数据采集模块，主控模块，通信模块等部分。     硬件框图：     软件框图：物联网环境监测系统使用Arduino IDE进行程序设计，设计了ESP-32主程序，DHT11温湿度传感器检测程序、MQ-2和MQ-5气体传感器检测程序，以及GSM报警通知程序。通过点灯Blinker APP软件，可以实时显示采集到的环境数据，并在发现危险情况时进行报警。   跌倒行为监测系统系统设计框图： 本文选择的ARM硬件平台为：Raspberry Pi 5处理器：2.4GHz 4核 64位Cortex-A76内存：4GB LPDDR4X-4267通讯接口：Wi-Fi 6（802.11ac） 支持2.4GHz和5GHz频段 Bluetooth 5.2 支持低功耗蓝牙连接1个2.5Gbps 1000M Ethernet。主要使用到了一下外部接口。    三、各部分功能说明     应用软件分为2大块：     跌倒行为监测：通过树莓派实施对跌倒行为的监控，主要聚焦于目标检测算法的研究，并采用YOLOv5算法来实现对老人跌倒的检测。对数据集进行多次训练，直到模型的准确度达到预定的目标。然后，将这个模型部署到目标设备上，对老人的行为进行视频监测，判断是否跌倒。最后通过GSM模块的短信功能进行报警。     物联网环境监测：通过采用DHT11传感器来监测老人居家环境的温湿度，并将获取的数据上传到云端进行显示和存储。这有助于实时了解老人居家环境的温湿度情况。通过采用MQ-5传感器来监测可燃气体是否泄露，并将获取的数据上传到云端进行显示和存储。这有助于实时了解老人居家环境的危险因素，提醒老人或者家属做出相应措施。通过采用MQ-2烟雾传感器来监测家中是否失火，并将获取的数据上传到云端进行显示和存储。这有助于实时了解老人居家环境的危险因素，提醒老人或者家属做出相应措施。 四、作品源码 环境监测部分： #define WAIBU1 35 //定义蜂鸣器引脚 #define WAIBU2 34 //定义蜂鸣器引脚 #define beep 25 //定义蜂鸣器引脚 #define MQ2_pin 33 //定义MQ-5传感器AO采样 #define MQ5_pin 32 //定义MQ-5传感器AO采样 //温湿度部分 #define DHTPIN 26 //定义DHT11模块连接stm32的管脚PB8 #define DHTTYPE DHT11 // 使用温度湿度模块的类型为DHT11 DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE); //生成DHT对象，参数是引脚和DHT的类型 BlinkerNumber HUMI("humi"); //定义湿度数据键名 BlinkerNumber TEMP("temp"); //定义温度数据键名 BlinkerNumber MQ5("mq5"); //定义温度数据键名 BlinkerNumber MQ2("mq2"); //定义温度数据键名 BlinkerSlider Slider0("T"); //位置0-3 滑块 数据键名 BlinkerSlider Slider1("H"); //位置0-3 滑块 数据键名 BlinkerSlider Slider2("M"); //位置0-3 滑块 数据键名 BlinkerSlider Slider3("N"); //位置0-3 滑块 数据键名 //定义浮点型全局变量 储存传感器读取的数据 int humi_read = 0, temp_read = 0; int ADC_MQ5=0; int ADC_MQ2=0; int temp_read_threshold=30; //默认值后面要用到 int humi_read_threshold=90; //默认值后面要用到 int ADC_MQ5_read_threshold=500; //默认值后面要用到 int ADC_MQ2_read_threshold=2200; //默认值后面要用到 //**********定义连接WiFi***********************************// char auth[] = "************"; //设备Blinker注册码 char ssid[] = "6"; //家里路由器名称 char pswd[] = "12345678"; //家里路由器密码 //定义浮点型全局变量 储存定时时间的数据 uint32_t read_time = 0; void sensor_work() { //每隔两秒钟进入判断获取温湿度和危险气体浓度数值 if (read_time == 0 || (millis() - read_time) >= 2000) { read_time = millis(); //温湿度检测 float h = dht.readHumidity(); float t = dht.readTemperature(); humi_read = h; temp_read = t; //串口打印数值 Serial.print("湿度:"); Serial.print(humi_read); Serial.print(" 温度:"); Serial.print(temp_read); //危险气体mq-5检测 ADC_MQ5=analogRead(MQ5_pin); //串口打印数值 Serial.print(" 危险气体:"); Serial.println(ADC_MQ5); //mq-2检测 ADC_MQ2=analogRead(MQ2_pin); //串口打印数值 Serial.print(" 烟雾浓度:"); Serial.println(ADC_MQ2); } if(humi_read > humi_read_threshold ) { Blinker.notify("当前湿度过高"); digitalWrite(beep,LOW); sim800c1(); Blinker.delay(500); digitalWrite(beep,HIGH); } if( temp_read > temp_read_threshold ) { Blinker.notify("当前温度过高"); digitalWrite(beep,LOW); sim800c1(); Blinker.delay(500); digitalWrite(beep,HIGH); } if(ADC_MQ5 >ADC_MQ5_read_threshold) { Blinker.notify("当前危险气体浓度过高"); digitalWrite(beep,LOW); sim800c1(); Blinker.delay(500); digitalWrite(beep,HIGH); } if(ADC_MQ2 >ADC_MQ2_read_threshold) { Blinker.notify("当前烟雾浓度过高"); digitalWrite(beep,LOW); sim800c1(); Blinker.delay(500); digitalWrite(beep,HIGH); } if(digitalRead(WAIBU1) ==HIGH) { Blinker.notify("检测到老人摔倒！！"); digitalWrite(beep,LOW); sim800c2(); Blinker.delay(500); digitalWrite(beep,HIGH); } if(digitalRead(WAIBU2) ==HIGH) { Blinker.notify("检测到老人摔倒！！"); digitalWrite(beep,LOW); sim800c2(); Blinker.delay(500); digitalWrite(beep,HIGH); } } String data=""; String num="15181147909"; void sim800c1() { Serial2.println("AT"); //Once the handshake test is successful, it will back to OK delay(500); Serial2.println("AT+CMGF=1"); // Configuring TEXT mode delay(500); data="";data+="AT+CMGS=";data+="\"";data+=num;data+="\""; Serial2.println(data); delay(500); Serial2.print("danger"); //text content delay(500); Serial2.write(26); } String data2=""; void sim800c2() { Serial2.println("AT"); //Once the handshake test is successful, it will back to OK delay(500); Serial2.println("AT+CMGF=1"); // Configuring TEXT mode delay(500); data2="";data2+="AT+CMGS=";data2+="\"";data2+=num;data2+="\""; Serial2.println(data2); delay(500); Serial2.print("fall"); //text content delay(500); // Serial2.write(26); Serial2.write(0x1a); } //回传数据 void heartbeat() { if(humi_read>0) { HUMI.print(humi_read); //给blinkerapp回传湿度数据 } if(temp_read>0) { TEMP.print(temp_read); //给blinkerapp回传温度数据 } if(ADC_MQ5>0) { MQ5.print(ADC_MQ5); //给blinkerapp回传湿度数据 } if(ADC_MQ2>0) { MQ2.print(ADC_MQ2); //给blinkerapp回传湿度数据 } } //图表 void dataStorage()//云存储温湿度数据函数 { Blinker.dataStorage("tubiao", humi_read);//存储酒精度数 Blinker.dataStorage("tubiao1", temp_read);//存储酒精度数 Blinker.dataStorage("tubiao2", ADC_MQ5);//存储酒精度数 Blinker.dataStorage("tubiao3", ADC_MQ2);//存储酒精度数 } //滑块任务0函数 void slider0_callback(int32_t value) //滑块0 { //Slider0.color("#00FF00"); temp_read_threshold=value; } //滑块任务1函数 void slider1_callback(int32_t value) //滑块0 { //Slider1.color("#00FF00"); humi_read_threshold=value; } //滑块任务2函数 void slider2_callback(int32_t value) //滑块0 { //Slider2.color("#00FF00"); ADC_MQ5_read_threshold=value; } //滑块任务3函数 void slider3_callback(int32_t value) //滑块0 { //Slider2.color("#00FF00"); ADC_MQ2_read_threshold=value; } void setup() { Serial.begin(115200);//初始化串口 Serial2.begin(115200); BLINKER_DEBUG.debugAll(); //调试窗口 Blinker.begin(auth, ssid, pswd); //初始化ESP32设备连接网络 Blinker.attachHeartbeat(heartbeat);//注册回调函数 Blinker.attachDataStorage(dataStorage); //图表 Slider0.attach(slider0_callback);//关联滑动开关 Slider1.attach(slider1_callback);//关联滑动开关 Slider2.attach(slider2_callback);//关联滑动开关 Slider3.attach(slider3_callback);//关联滑动开关 //初始化DHT传感器IO工作 dht.begin(); //初始化MQ-5传感器 pinMode(MQ5_pin, INPUT); //初始化MQ-2传感器 pinMode(MQ2_pin, INPUT); //初始化蜂鸣器 pinMode(beep, OUTPUT); digitalWrite(beep,HIGH); //初始外部引脚1 pinMode(WAIBU1, INPUT); digitalWrite(WAIBU1,LOW); //初始化外部引脚2 pinMode(WAIBU2, INPUT); digitalWrite(WAIBU2,LOW); } void loop() { Blinker.run(); sensor_work(); }   跌倒监测部分：其实这一部分代码量没有多少，只有是数据集的标注，和环境的搭建，模型的训练比较复杂。 模型介绍：     YOLO系列算法自2015年推出以来，以其高精度、高效率和高实用性获得广泛应用。YOLOv1将整张图片输入网络，直接回归框的位置和类别，但存在对小物体检测效果不佳、长宽比不一致导致的识别问题以及定位误差。YOLOv2提高了定位准确度并增加了识别种类，但未完全解决YOLOv1的问题。YOLOv3在模型复杂度上提升，检测精度显著提高，但速度略有下降。YOLOv3使用单一网络评估，性能卓越，但小型物体检测能力有限，精度和召回率都低。YOLOv4适用于实际工作环境，检测速度达到实时级别，降低了训练门槛，实现了速度与精度的平衡。本文所选用的目标检测算法是 YOLOv5。     YOLOv5算法包含五个不同版本：YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l以及YOLOv5x。通常情况下，目标检测算法主要由四个部分构成：输入端、基准网络、Neck网络以及Head输出端。     输入端：接收尺寸为608*608的图片，并进行图像预处理。     基准网络：负责提取图像的通用特征，通常由一些高性能的分类器网络构成。     Neck网络：增强特征的多样性和鲁棒性。     Head输出端：输出目标检测的结果。         观察图像后，可以看到，在五个不同版本中。YOLOv5x的检测准确度最高，但检测速度最慢；而YOLOv5n的检测速度最快，但检测准确度最差。考虑到树莓派5的推理能力，这里选择了yolov5s模型。     数据据制作：在众多图片数据集标注工具中，本文选择LabelImg工具进行数据集标注。       在图片标注任务完成后，LabelImg会创建一个文件来记录标注后的图片详细信息。这个文件格式可以选择的，但是YOLO只支持txt文件格式的数据，       上图中，从左至右的信息分别为标注内容的类别，归一化[16]后的中心点x坐标，y坐标以及归一化后的目标识别框的宽度和高度。在正常情况下，txt文件中，目标类别的数量与文件中的信息行数是一致的。     模型训练：首先在data目录下创建一个fall_data.yaml的数据集配置文件，如下图所示：       接下来在models下建立一个fall_yolov5s.yaml的模型配置文件，内容如下：       最后，需要对train.py文件进行调整，设置所需的迭代次数，并选择合适的模型及其权重。完成这些设置后，就可以开始训练数据集了。训练过程中的所有输出和最终结果都将保存在runs文件夹中。     最终训练出来的结果精度还行，80%以上，勉强可以使用。     PR曲线如下：    跌倒监测数据集： 训练好的权重文件： best.pt 标注好的数据集：由于数据集压缩包大于300mb，有需要的朋友可以留下邮箱，我发你。 五、作品功能演示视频 [localvideo]bbfa5e2c95b2e1640b4acc8f740d2665[/localvideo]   点灯blinker APP，登入自己的账号进入软件监控界面，环境信息采集结果如图   GSM报警通知内容如下       跌倒测试：   稍后上传 六、项目总结     本次项目主要是用于守护空巢老人。系统由两部分组成：物联网环境监测部分和跌倒行为监测部分。环境监测部分采用ESP32系列微控制器作为核心，利用传感器来监测居住空间的温度、湿度和可燃气体浓度及烟雾浓度，并通过点灯blinker应用程序提供反馈。跌倒行为识别部分则采用YOLOv5目标检测算法，来识别老人是否跌倒，并在检测到跌倒时发出警报。 七，存在的问题及展望 1、由于时间关系，项目只是实现了部分功能，严格来讲原理样机的要求还达不到，后续还需要花时间进一步完善。 2、现有系统设计无法预测跌倒行为。为了提升系统的预警能力，我希望在未来的学习中整合人体姿态估计算法，并将其部署到嵌入式系统中，以便能够对老人的跌倒行为进行早期预测和及时干预。通过这些改进，系统可以更加有效地保障空巢老人的安全，减少潜在的安全风险。 3、树莓派的推理性能确实有点弱，只有10fps不到的样子，后续会考虑加装AI拓展板，或者更换主控。

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很精致嘛  

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空耳- 发表于 2024-9-5 10:40 8G不是不报销吗，活动只有4G啊   是我格局小了

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8G不是不报销吗，活动只有4G啊  

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秦天qintian0303 发表于 2024-8-13 15:00 弄个可以移动的视频监控，避免看不到人着急   确实是个好主意，但是好难，哥

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damiaa 发表于 2024-8-12 12:46 我手上的2G的树莓派4没敢下手自己焊接改造。 慢慢熟悉一下，还是可以焊的，8g全新120左右，咸鱼便宜点

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damiaa 发表于 2024-8-12 11:02 楼主这树莓派5内存是小了。搞个8G的爽点。 正有打算，差不多100快可以淘一个8g的

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wangerxian 发表于 2024-8-12 09:29 偷偷告诉你，得捷的箱子都很大~ 目前看了很多网友的帖子，暂时发现我的是最大的

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本帖最后由 空耳- 于 2024-8-13 12:36 编辑 【2024 DigiKey 创意大赛】基于树莓派的空巢老人守护系统01-开箱贴 首先，很荣幸入围参加这次活动，在这里非常感谢EEWORLD论坛与得捷电子！ 这次活动我选择了SC1111，NUCLEO-F411RE，ESP32-C6-DEVKITC-1-N8来参加本次活动。接下来就是开箱环节了。 这是我第一次在得捷购物，虽然是美国发货，但是速度还是很快的。包装也十分霸气，上档次。（我的这个包装箱，可能是本次活动中最大的）   图1 包装外观图 图2是我选择的三款物料，可以看出包装还是很精致的。   图2 物料独立包装  图3为树莓派5 4G版本，主要用于监控图像的采集和推流。后续可以考虑换一个8g的DDR。     图3 树莓派5 图4 为esp32c6主要采集老人的居住环境信息。   图4 esp32c6 图5 为stm32f411 主要采集老人的心率，血氧的身体参数，以及mpu6050辅助判断老人是否发生跌倒等危险情况。（如果时间充足的情况下，我想把这一部分从新规划pcb，做的小巧一点做成手表的形式，就是不知道符合活动要求吗？会不会被判断没有使用必选物料。）    图5 stm32f411  最后本次的开箱环节就到此结束了。再次感谢EEWORLD论坛与得捷电子！