基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

基于树莓派4B与STM32的智能门禁项目，项目包含：树莓派4B的人脸识别，树莓派4B与STM32通信，控制协调的处理。保姆级教程的适配代码，积分不够的朋友可以点波关注！作者无偿提供！

树莓派3是一款基于ARM的微型电脑主板，具备所有PC的基本功能，Python作为主要编程语言，系统基于Linux或者Windows 10 IoT，有良好的易用性和多功能性。这里介绍的是如何用树莓派3来实现太原理工大学的毕业设计，该设计是树莓派结合多个传感器的智能小车的发明，是未来多个行业的发展方向，它可以按照程序预先设定好的模式在一个符合设定程序的环境里自动的运作，不需要人为的管理，可应用于科学勘探、科研、军事等的用途。 本系统为实现设计题目的要求，采用了树莓派3为控制核心，接收并处理传感器消息;利用超声波传感器与舵机相结合或使用红外线传感器检测道路上的障碍，控制智能小车的自动避障，并且可以自动记录小车运行速度;利用ssh键盘控制或spp手机app蓝牙遥控或通过手机app遥控。 整个小车系统的电路结构简单（采用树莓派的GPIO为核心省去单片机最小系统的设计），可靠性能高（树莓派的优越性）。实验测试结果满足预期要求，本文将着重介绍了该小车系统的硬件设计方法及软件实现方式以及测试结果分析。

功能强大的树莓派，在其上面安装opencv，进行图像处理，最终用在机器人的开发上面，定会激发开发的激情！

树莓派4B 详细官方规格书，原版英文，可以翻译为英文，BCM2711 datasheet, 规格书，需要学习AI,linux, android 的朋友都可以参考

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基于树莓派的智能宠物屋的设计与实现.pptx

适用于树莓派等Debian linux的系统 包含mt7601 sta和ap两种驱动代码， 直接编译就可以使用

树莓派ubuntu可用sunlogin向日葵版本，实现远程访问