本作品由本人自行设计，已调试完毕并且正常使用，另外还集成了RS485通讯和AT24C02的硬件功能，供网友自行扩展功能，是用来学习和研究的好帮手~

采用stm32f103主控芯片控制基于sx1278的Lora模块进行无线通信

基于STM32的SX1278例程（TX）（SPI操作寄存器）

LoRa的CAD模式，在不同的带宽，不同sf，各种不同参数下的CAD周期

该系统主要是以物联网技术和传感器为基础，运用传感器与云平台连接技术，以STC89C51为主控芯片，使用LoRa无线网络传输协议以及ADC采集协议将人体红外释热传感器、超声波传感器、硫化氢气体传感器、氨气传感器采集到的数据发送给STC89C51主控芯片，主控芯片再对接收到的数据进行处理。实现有人靠近自动控制垃圾桶开合盖、实时检测垃圾桶内垃圾满溢状态、检测生活垃圾产生的臭气与刺激性气味并及时报警提醒环卫工人处理等功能，并通过LoRa无线网络将测量到的数据实时上传给云平台，云平台将数据存储记录并下传至手机APP，方便环卫工人查看。通过对云平台接收的数据进行大数据分析，从而得出改善校园环境和提高空气质量的最佳管理方案。

SX1278-TC006 模块提供了多个频道的选择,可通过 AT 指令修改串口波特率,模块发射功率，模块空中速率等各种参数。

该课程为一线软件工程师对lora研发量产后的宝贵经验分享，便于lora初学者快速入门；从底层驱动开始，详细讲解lora驱动的代码！课程内容包括驱动移植，lora通信原理，loraCAD功能，lora使用注意事项，实验数据分享，一套可靠的私有组网协议，单通道网关搭建等等！ 课程最后一个课件，包含参考源码，相关手册及参考文档。

升特LORA原版驱动源码。

利用AI驱动的HuskyLens模块，使诸如图像识别和对象检测之类的复杂任务变得简单，并在LoRa上传输该数据。 硬件部件: Arduino 101和Genuino 101×1个 NodeMCU ESP8266分支板×1个 DFHuskyLens机器人×1个 RYLR907×1个 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 在这个项目中，我们将看看DFRobot的HuskyLens。它是一款由AI驱动的相机模块，能够执行多种人工智能操作，例如人脸识别，对象识别和线条识别等。 它有点类似于我们在这个项目中讨论过的MatchX模块。由于MatchX模块有点贵，因此我决定自己做类似的事情，为此，我发现HuskyLens是一个不错的选择，因为与MatchX模块相比，它更便宜，并且可以完成MatchX可以做的所有事情，除了数据传输，为此，我们将把Huskylens模块与Reyax的RYLR907 LoRa模块连接起来，我们会做的很好。连接之后，我们将使用此HuskyLens检测对象，并使用LoRa模块将检测到的数据发送到接收方的另一个LoRa模块。

基于Triplet人脸识别算法，设计了以STM32和树莓派为核心控制器的智能门禁系统。系统分为硬件和软件两部分：硬件部分以STM32和树莓派为平台，搭载了HC-SR501红外传感器、OV7725摄像头模块、有源蜂鸣器模块、电子锁等外设，实现了自动感应拍照、报警及开锁等功能；软件部分采用socket无线通信技术，通过TCP协议使无线传输速率峰值达20 M/s，用Triplet函数对深度学习模型FaceNet进行优化后的人脸识别准确度可达99.79%。实验结果表明，所设计系统准确性、实时性及稳定性均达到了设计要求，为智能门禁系统的设计提供了一种方案，具有广阔的应用前景。