【源码】基于嵌入式系统的实时车辆表面检测项目

项目简介

本项目利用嵌入式系统获取实时车辆图像数据，对汽车表面瑕疵进行自动检测与分析。结合摄像头、图像处理算法和云存储服务，实现数据采集、处理与存储的一体化流程。通过训练机器学习模型，可在真实环境中自动检测汽车表面划痕或损坏。同时，将图像数据上传到云端进行备份和进一步处理，以提供数据冗余和安全性。

项目的主要特性和功能

功能模块概览

1. 图像采集模块：借助嵌入式设备的摄像头实时捕获车辆图像，支持调整摄像头分辨率和捕获频率，满足不同场景需求。
2. 图像处理模块：运用Canny边缘检测算法等图像处理技术，对采集到的图像进行预处理和特征提取，增强车辆表面细节，便于后续分析。
3. 图像上传模块：通过Azure Blob存储服务将处理后的图像上传至云端，支持异步上传，避免数据传输延迟影响系统实时性能。
4. 图像显示工具：提供简单的本地图像显示工具，用于实时预览图像数据和开发调试，直观展示摄像头实时视频流和处理后的图像效果。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保嵌入式设备已安装Ubuntu Linux系统，并安装必要的开发工具和库，如gcc、CMake、OpenCV等。

2. 编译项目

使用CMake生成Makefile，然后运行make命令编译项目。

3. 配置Azure Blob存储

在Azure门户中创建Blob存储账户，获取存储账户的访问密钥和容器名称，在项目配置文件中设置Azure Blob存储的相关参数。

4. 运行项目

启动嵌入式设备上的摄像头，运行编译好的可执行文件，开始图像采集和处理，处理后的图像将自动上传至Azure Blob存储。

下载地址

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