stm32，K210主控芯片，MLx90614红外测温，ov5642摄像头，TFT显示屏，继电器模块，YOLOV2算法，openmv函数库，卷积神经网络的人脸识别门禁系统各模块设计

这是一个非常酷的项目！以下是每个模块的简要说明：

1. 主控芯片：您可以使用 STM32 或 K210 主控芯片，这些芯片都具有强大的处理能力和丰富的外设，特别适合嵌入式系统应用。

2. 红外测温模块：您可以选择使用 MLx90614 红外测温模块，它可以通过非接触方式测量物体的温度。

3. 摄像头模块：您可以选择使用 ov5642 摄像头模块，它可以拍摄高清晰度的图像和视频。

4. 显示屏模块：您可以使用 TFT 显示屏模块，它可以显示摄像头拍摄的图像和其他信息。

5. 继电器模块：您可以使用继电器模块，它可以控制门的开关。

6. YOLOV2 算法：您可以使用 YOLOV2 算法进行物体检测和识别，它是一种高效的卷积神经网络算法，可以在嵌入式系统上运行。

7. OpenMV 函数库：您可以使用 OpenMV 函数库来处理图像和视频，它具有许多有用的函数和工具，可以简化图像处理的任务。

8. 人脸识别模块：您可以使用卷积神经网络进行人脸识别，它可以识别人脸并将其与已知的人脸进行比较，从而确定是否允许进入。

以上这些模块可以组合在一起，形成一个完整的门禁系统。当有人靠近门时，系统会使用红外测温模块检测人体温度，然后使用摄像头模块拍摄人脸图像，使用 YOLOV2 算法进行物体检测和识别，如果识别出来的人脸与已知的人脸匹配，则会控制继电器模块开启门禁。

相关问题

stm32 k210

STM32和K210是两种不同的微控制器。它们可以通过串口进行通信。在通信过程中，需要将K210的TX引脚连接到STM32的RX引脚，同时将K210的5V电源和GND连接到STM32的3.3V电源和GND。在STM32上，一般的STM32F103C8T6最小系统上自带一块线性稳压器，可以将K210的5V电源转化为3.3V给STM32芯片供电。但请注意，这只是为了方便测试，如果你的STM32上没有线性稳压器，你需要单独为STM32供电。在代码部分，你可以使用UART库函数来实现串口通信。你需要将K210的GPIO18设置为UART1_TX功能，并设置串口的参数，如波特率、数据位、停止位等。然后，你可以编写发送数据的函数，并在主循环中调用该函数来发送数据。请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [STM32与K210串口通信](https://blog.csdn.net/qq_70715693/article/details/130312626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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k210中自带有yolov2算法吗

K210 芯片并不自带 YOLOv2 算法，它是一款嵌入式人工智能处理器，可以通过编译 YOLOv2 模型的方式在 K210 上实现目标检测功能。

K210 芯片提供了一些基本的算子，如卷积、池化、激活函数等，可以用来搭建深度学习模型。但是，要在 K210 上实现 YOLOv2 算法，需要先将 YOLOv2 模型转换成 K210 能够识别的格式，然后再将转换后的模型编译成 K210 能够执行的指令集。这个过程需要借助一些工具和库来完成，如 TensorFlow Lite for Microcontrollers、CMSIS-NN 等。

总之，虽然 K210 芯片本身不自带 YOLOv2 算法，但是通过编译 YOLOv2 模型可以在 K210 上实现目标检测功能。