今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照

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使用Windows 10物联网技术制作系统---自动浇水并构建基于Raspberry Pi 2的系统。 硬件组件: Raspberry Pi 2型号B.× 1 用于Raspberry Pi 2的DFRobot初学者套件× 1 软件应用程序和在线服务: Microsoft Windows 10 IoT核心版 Microsoft Visual Studio 2015 使用自动植物浇水系统，您再也不用担心植物会变得口渴！植物将自动浇水，您将能够使用Microsoft Azure的云服务查看工厂的数据。 自动植物浇水系统使用Windows 10 IoT构建。本教程将概述如何构建系统，描述包含的模块以及如何使其在线工作。 功能: 1.自动浇灌植物; 2.水库水位低时通知您; 3.记录植物浇水统计数据并将其推送到网上。 搭建细节见附件项目详情！

【优秀毕设】基于OpenCV的人脸识别打卡/签到/考勤管理系统（基础完整资源 最简基本库开发、可基于树莓派） 部分资源： https://download.csdn.net/download/weixin_53403301/85545163 文章地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/125121329 该系统利用Harr级联检测和LPBH进行人脸检测和训练、识别 利用Tkinter完成界面搭建 利用Flask+HTML完成网络实时图像推流及控制 利用captcha.image 完成验证码功能 利用xlsxwriter将数据保存为Excel文档 利用email库发送邮件

本书的主旨在于利用Raspberry Pi完成“家具智能化”的目标。本书开头几章关注对电器的控制，告诉读者如何智能地控制电水壶、闭路电视、照明开关等家用设备。

人脸识别考勤系统可能由于用户化妆等原因发生错误。基于树莓派的在线人脸识别考勤系统使用OpenCV集成的LBPH算法，当发生识别错误时，管理员可以远程登录系统对用户采集新的样本以更新其人脸模型。对系统进行测试，发现其能够稳定运行；测试模型，发现模型更新后对已知人脸与未知人脸识别评分之差为更新前的4.63倍，即识别的正确率高于更新前的正确率。可以认为系统通过更新模型能够减少由于特征变化引起的识别错误。

树莓派CM4官方扩展板原理图,自制扩展板参考

树莓派基本项目包括：人脸识别，FNC，超声波测距等

本设计分享的是工业通信双驱动器/接收器树莓派RS232板原理图/PCB源文件，供网友下载学习。树莓派 RS232板v1.0是工业设备的标准通信端口。该模块基于MAX3232，它是一个双驱动器/接收器，包括电容电压发生器，用于从单个电源提供TIA / EIA-232-F电压电平5 V电源。该树莓派RS232通信端口板集成了DB9连接器（母头），可连接各种设备与RS232接口。RS232接头也可以方便您的连接和调试。工业通信双驱动器/接收器 树莓派 RS232板实物截图: 工业双驱动器/接收器树莓派RS232板特点: 低电源电流:300μA 保证数据速率:120kbps 符合EIA / TIA-232规格低至3.0V 引脚兼容行业标准MAX232 保证压摆率:6V /μs LED指示灯 DB9连接器（母座） 工业双驱动器/接收器树莓派RS232板硬件安装（Raspberry Pi＆USB串行COM端口线） 运行串行端口助手，并按如下所示进行设置 与Raspberry Pi成功通信

树莓派 mqtt协议登录阿里云并上传温湿度以及光照数据，同时手机端app 可以控制树莓派上的继电器，控制灯等设备