下载积分重新调回5个。。根据原子的freertos基础工程，移植minifly当中的VL53L1X部分，可以使用2M测距的VL53L0X ，也可以使用4m测距的VL53L1X。4M测距稳定，测距频率较快。代码都来自于原子工程，我仅做移植整合。我测试用单片机stm32F103C8t6

【STM32基础】基于STM32F4xx的超声波测距 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/121845118

为获取视觉交互系统中人机距离信息, 利用单摄像头检测人脸特征区域、完成人脸与摄像机距离测量。首先通过改进的AdaBoost算法快速检测并定位特征区域, 其次利用系统约束条件、摄像机标定原理和面积映射关系推导像距测量方程, 完成距离测量。通过规定距离实验, 证明了像距测量方程的可行性。复杂环境实验表明系统在复杂背景下有较好的鲁棒性, 但不同光照会影响测量精度。系统适应性实验验证了对多名待测者的普遍适用性, 但佩戴眼镜会影响测量的精度和实时性。测距系统在有效量程内有较高精度, 处理速度约为5 fps, 满足精度与实时性要求。

大学期间做的课程项目，超声波测液位，精度还可以。 使用51单片机控制，超声波模块采集，LCD1602显示。 压缩包包含制作步骤，下载器，程序，演示视频，单片机datasheet，超声波模块资料 包教包会

1、用HCSR04超声波传感器测量距离，测量范围0~170cm，精确到小数点后一位。 2、用LCD1602显示测量到的距离：显示屏第一行显示“distance:***.*cm”。 3、当距离大于120cm时，绿色LED灯亮； 当距离在50-120cm之间，蜂鸣器间断发声“滴 滴 滴 ”提示，黄色LED灯亮。 当距离低于50cm时，蜂鸣器持续报警，红色LED灯亮，并在LCD1602第二行显示“warning”并闪烁。 4、临界值默认50和120cm，可以用按键调节临界值，需满足下限值 原文讲解地址： https://blog.csdn.net/m0_48630293/article/details/128039512?spm=1001.2014.3001.5502

毫米波雷达测距及测速研究 matlab

基于yolov5+大疆教育无人机Tello TT实现目标识别检测+追踪测距完整源码+数据集+训练好的模型+操作说明文档.7z 数据集目标是旗、圈识别 模型已经训练调优 请参考项目说明中的步骤来操作。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5和大疆教育无人机TelloTT实现目标识别测距追踪源码+训练好的模型数据.zip提供训练好的模型，调用方法如下： 模型加载 model = DetectApi(weights=['.\yolov5_new\weights\best.pt'], nosave=False) 目标检测 img_path = '.\img\20.jpg' #待检测图片 res = model.detect(source=img_path) print(res) #显示检测结果 识别后的结果默认存放在yolov5_new/runs/detect/exp*文件夹下 基于yolov5和大疆教育无人机TelloTT实现目标识别测距追踪源码+训练好的模型数据.zip提供训练好的模型，调用方法如下： 模型加载 model = DetectApi(weights=['.\yolov5_new\weights\best.pt'], nosave=False) 目标检测 img_path = '.\img\20.jpg' #待检测图片 res = model.detect(source=img_path) pr

基于51单片机的超声波测距系统设计 有仿真图、源程序

可以实现图片视频的三维测距，如果想要实时摄像头测距及其他功能可以私信我，不免费