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基于STM32设计的智能鱼缸

文章目录 一、前言 1.1 项目介绍 【1】项目功能介绍 【2】设计实现的功能 【3】项目硬件模块组成 1.2 设计思路 【1】整体设计思路 【2】ESP8266工作模式配置 【3】自动换水原理 1.3 项目开发背景 【1】选题的意义 【2】可行性分析 【3】参考文献 1.4 开发工具的选择 【1】设备端开发 【2】上位机开发 1.5 系统框架图 1.6 系统功能总结 1.7 系统原理图 1.8 硬件实物图 1.9 摘要 1.10 研究内容拟解决的主要问题 1.11 研究方法技术路线 二、硬件选型 2.1 STM32开发板 2.2 PCB板 2.3 USB下载线 2.4 ESP8266 WIFI 2.5 杜邦线(2排) 2.6 稳压模块 2.7 电源插头 2.8 水温检测传感器 2.9 水质检测传感器 2.10 继电器 2.13 舵机SG90(买2个) 2.14 水位模块 2.15 抽水马达 2.16 监控摄像头 2.17 监控摄像头2 三、部署华为云物联网平台 3.1 物联网平台介绍 3.2 开通物联网服务 3.3 创建产品 (1)创建产品 (2)填写产品信息 (3)产品创建成功 (4)添加自定义模型 3.4 添加设备 (1)注册设备 (2)根据自己的设备填写 (3)保存设备信息 (4) 设备创建完成 3.5 MQTT协议主题订阅与发布 (1)MQTT协议介绍 (2)华为云平台MQTT协议使用限制 (3)主题订阅格式 (4)主题发布格式 3.6 MQTT三元组 (1)MQTT服务器地址 (2)生成MQTT三元组 3.7 模拟设备登录测试 (1)填入登录信息 (2)打开网页查看 (3)MQTT登录测试参数总结 四、视频监控 4.1 购买ECS服务器 4.2 登录ECRS服务器 4.3 部署NGINX服务器 (1)先安装一些工具 (2)获取Nginx二进制源码 (3)获取nginx-rtmp-module (4)编译nginx (5)修改Nginx的配置文件 (6)设置开机启动 (7)控制nginx服务的3个命令: 启动、停止、重启 (8)进行rtmp推流 (9)nginx保存推流视频文件 (10)rtmp直播流转为hls直播流 4.4 视频推流测试 4.5 配置监控摄像头 4.6 配置监控摄像头2 五、上位机开发 5.1 Qt开发环境安装 5.2 创建IAM账户 5.3 获取影子数据 5.4 修改设备属性 5.5 新建上位机工程 5.6 设计UI界面与工程配置 【1】打开UI文件 【2】开始设计界面 【3】配置pro工程文件 【4】配置软件图标 5.7 设计代码 【1】获取token 【2】时间校准 【3】获取影子数据 【4】解析数据更新界面 【5】下面命令给设备端 5.8 编译Windows上位机 5.9 配置Android环境 【1】创建Android配置文件 【2】配置Android图标与名称 【3】编译Android上位机 5.10 交互命令 六、STM32设备端代码设计 6.1 硬件连线 6.2 取模软件使用 6.3 通信协议 6.4 按键的功能说明 6.5 自动模式控制逻辑 6.6 手机APP远程控制 6.7 MQTT物联网服务器参数设置 6.8 KEIL工程 七、使用STM32代码的流程以及注意事项 7.1 第一步 7.2 第二步 7.3 第三步 7.4 第四步 7.5 第五步 八、鱼儿数量识别训练 8.1 简介 8.2 创建数据集 8.3 训练模型 8.4 发布模型 8.5 下载模型进行测试 8.6 开发软件集成识别功能 8.7 Qt调用SDK代码 8.8 运行训练好的鱼儿模型 九、制作过程 【1】接线组装 【2】串口调试 十、STM32完整代码

基于STM32设计的智能鱼缸支持鱼儿视觉识别(202)

一、前言

1.1 项目介绍

【1】项目功能介绍

随着现代科技的快速发展,智能家居产品逐渐渗透到生活的各个角落,人们对宠物养护的需求也在不断升级。在观赏鱼养殖领域,传统鱼缸的维护和管理方式已经不能满足用户对于便利性、精确性和智能化的要求。基于此背景,本项目设计并实现一款基于STM32微控制器为核心的智能鱼缸系统,该系统集水质监测、水位控制、温度调控、自动换水、食物投放智能规划等功能于一体,并通过物联网技术实现远程操控与数据上云。

随着生活节奏加快,养鱼爱好者往往无法时刻关注鱼缸环境变化,而鱼类健康状况又高度依赖于水质、水温及适宜的喂食量等因素。因此,这款智能鱼缸能够实时监测各项关键指标,不仅有助于保持鱼缸生态环境的稳定,更能有效预防因环境突变导致的鱼类疾病或死亡,大大提升了观赏鱼的存活率和生活质量。

此外,项目还利用先进的图像识别技术,通过摄像头捕捉鱼缸内情况,自动统计鱼的数量并据此调整投食策略,既避免了过度投食造成的水质污染,也确保了每条鱼都能得到恰当的食物供应。

硬件选型方面,选用性能强劲且广泛应用的STM32F103RCT

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