【源码】基于Arduino和TensorFlow Lite的行人检测项目

项目简介

本项目基于Arduino平台，借助TensorFlow Lite框架在嵌入式设备上运行深度学习模型，从而实现行人检测功能。项目借助Arduino的摄像头模块（如Arducam）获取图像，运用TensorFlow Lite模型开展人员检测，并通过RGB LED灯进行可视化反馈。

项目的主要特性和功能

1. 摄像头捕获：利用Arduino的摄像头模块（如Arducam）捕获图像，将其转换为灰度图像数据。
2. 模型加载：使用TensorFlow Lite的模型加载器加载预训练的行人检测模型。
3. 模型推断：对输入图像进行模型推断，检测是否存在行人。
4. 结果反馈：通过Arduino板上的RGB LED灯进行可视化反馈，依据检测结果点亮不同颜色的LED灯。
5. 模型优化：项目提供模型优化选项，包括转换为TFLite格式、优化和量化，以适配嵌入式设备和移动设备的运行需求。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Arduino IDE和所需的库，如Arducam库和TensorFlow Lite的Arduino库。
2. 模型准备：准备一个预训练的行人检测模型，并将其转换为TensorFlow Lite格式。
3. 代码配置：配置代码中的模型路径、摄像头模块参数和LED灯控制参数。
4. 编译部署：使用Arduino IDE编译并部署代码到Arduino板。
5. 测试运行：运行程序，通过RGB LED灯观察行人检测的结果反馈。

由于项目涉及多个文件和复杂的配置，建议根据提供的文件路径和总结内容，仔细阅读每个文件的功能，并根据实际硬件环境和需求进行适当修改。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】