GPT-4o给出的建议

根据你提供的《H题：野生动物巡查系统》完整试题要求，以下是对平台选择、设计方案、关键要点与考核技能点的全面分析，帮助你和团队在4天内高效完成任务。

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✅ 一、合理设计方案概述

本题要求设计一个基于多旋翼无人机 + 地面站的野生动物自动巡查系统，具备以下核心功能：

模块	功能说明
地面站	设置禁飞区、航线规划、动物信息显示与记录
无人机	按规划路径飞行，识别动物种类/数量，激光标定
通信模块	无人机与地面站双向通信
显示与操作	≥6英寸屏幕，按键输入航线设定，结果显示

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🧰 二、平台选择建议

1. 无人机平台（建议选型）

选项	推荐型号 / 模块	理由
飞控系统	Pixhawk 4 / Cube Orange	开源，支持路径规划，稳压性好
图像识别	Jetson Nano / ESP32-CAM	带硬件AI加速，轻量
通信模块	433MHz LoRa / NRF24L01	可靠，低功耗远距离通信
激光模块	点状红光激光模组（≤1cm）	控制简单、便于垂直安装
定位	UWB 或视觉SLAM	禁止GPS环境建议用视觉定位

2. 地面站平台

模块	推荐方案
MCU主控	STM32F407 / MSPM0G3507
显示模块	7寸TFT屏（带触控或按键）
按键输入	多个独立按键或触摸屏界面
通信	同无人机匹配的LoRa/NRF模块
存储	EEPROM / Flash 存储巡查数据

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🧠 三、设计注意要点

1. 航线规划

• 禁飞区由现场指定的格子代码设置

• 系统应根据禁飞区自动生成完整覆盖的“蛇形”航线

• 飞行轨迹光斑轨迹需与规划一致，确保判定有效

2. 图像识别（动物分类 + 计数）

• 需支持识别象、虎、狼、猴、孔雀（图形轮廓识别或AI模型）

• 建议使用颜色、轮廓 + 模板匹配 + 面积判断

• 或训练轻量级YOLO模型（如 YOLOv5n）部署在 Jetson Nano

3. 激光指向控制

• 光斑需垂直向下指向动物位置

• 可用伺服机构调节激光方向（配合视觉识别目标中心）

4. 降落机制（发挥项）

• 支持 45°±5° 稳定斜角降落

• 飞控需支持姿态控制与辅助定位（黑线辅助或图像辅助）

5. 通信与数据记录

• 实时传输方格位置 + 动物类型 + 数量至地面站

• 地面站可记录、查询、回显识别信息

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🎯 四、考查的核心知识点与技能点

类别	具体内容
嵌入式系统	STM32 或 MSPM0 控制系统，按键、显示、人机交互设计
无人机控制	路径规划、自主飞行、避障（禁飞区设定）
图像识别	轻量级AI模型部署、图像分割与特征识别
通信系统	无线通信模块配置，双向数据通信
激光控制	激光笔控制逻辑，定位精度，伺服电机控制
降落控制	姿态控制，斜坡降落，状态指示（LED）
数据管理	动物识别结果分类统计、历史数据保存与查询
用户界面	地面站UI显示，按键输入与禁飞区设定逻辑

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✅ 五、建议团队任务分工（3人团队）

队员	主要工作
A	无人机飞控接入、路径规划与激光控制
B	图像识别模型训练与部署，图像处理算法
C	地面站开发（UI+通信+数据处理）、调试协同

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以下是针对 H 题《野生动物巡查系统》中图像识别模块的 MCU/边缘AI识别代码框架，分别给出：

1. 使用 OpenMV（低功耗 Python 环境）

2. 使用 Jetson Nano（YOLOv5n 轻量模型部署）

3. 通用图像识别模块架构说明

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✅ 一、方案一：使用 OpenMV 图像识别模块（推荐入门实现）

OpenMV 支持轻量图像识别、形状检测、颜色识别等，适合用于识别轮廓明显的动物图卡。

✅ 1.1 脚本结构框架（main.py）

import sensor, image, time, lcd, pyb

# 标签定义
ANIMAL_CLASSES = ['elephant', 'tiger', 'wolf', 'monkey', 'peacock']

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

lcd.init()  # 若连接LCD显示
clock = time.clock()

# 加载已训练的模型
net = image.load_cnn("/model.animal.tflite")  # 使用训练好的模型

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()

    # 推理识别
    out = net.classify(img)  # 推理
    max_idx = out.index(max(out))  # 找出概率最大类别
    label = ANIMAL_CLASSES[max_idx]

    # 显示/标注
    img.draw_string(10, 10, label, color=(255, 0, 0))
    lcd.display(img)

    # 串口输出识别结果
    print(label)

✅ 1.2 训练说明

• 使用 Edge Impulse / Teachable Machine 训练 .tflite 模型

• 图像要求轮廓清晰（可贴动物图卡）

• 支持最多 5 类动物，自定义模型大小建议 < 1MB

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✅ 二、方案二：Jetson Nano + YOLOv5n 推理框架（进阶）

适合识别真实动物图像，部署轻量神经网络，具备高准确率。

✅ 2.1 系统结构

main_detect.py      # 主程序
models/             # YOLOv5n 训练模型
utils/              # 图像处理工具
animal_classes.txt  # 标签映射文件

✅ 2.2 main_detect.py 代码核心

import torch
from utils.torch_utils import select_device
from pathlib import Path
from utils.general import non_max_suppression
from utils.datasets import LoadImages
from models.experimental import attempt_load

# 加载模型
device = select_device('')
model = attempt_load('models/yolov5n_animals.pt', map_location=device)
model.eval()

# 加载测试图像流
dataset = LoadImages('/dev/video0', img_size=320)

for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
    pred = model(img.to(device))[0]
    pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45)[0]

    for det in pred:
        x1, y1, x2, y2, conf, cls_id = det
        label = model.names[int(cls_id)]
        print(f'Detected: {label}')

✅ 2.3 模型训练建议

• 使用 YOLOv5 + Roboflow 数据集构建器快速生成动物分类训练集

• 训练 10 epochs 即可达到较高识别率

• 模型导出为 yolov5n_animals.pt

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🧠 三、识别结果对接机制（统一）

无论使用哪种平台，识别结果都需转化为：

struct DetectResult {
    char type[12];      // 动物种类：如 "elephant"
    int count;          // 识别数量
    int x, y;           // 图像中心坐标或激光控制位置（相对）
};

结果通过串口 / SPI / LoRa 发回地面站用于显示。

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✅ 四、适配建议

平台	优点	缺点
OpenMV	功耗低，简单部署，易训练	准确率低，仅适合图卡识别
Jetson Nano	算力强，YOLO支持好	功耗大，重量对无人机有限制
ESP32-CAM + CNN	简化型CNN推理	运算速度慢，适合小型图案识别

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如你有具体平台选定（如希望使用 OpenMV4 / Jetson / STM32配OV2640），我可以为你继续提供：

• .tflite 模型训练工具建议

• 控制激光对准图像中心逻辑代码

• 图像区域动物数量估计方法

 

以下是**全国大学生电子设计竞赛 H 题《野生动物巡查系统》**中地面站的完整程序结构框架，适用于 MSPM0 / STM32 / RP2040 等 MCU 平台，支持：

• 禁飞区设定

• 航线规划

• 动物识别结果接收与显示

• 一键启动巡查任务

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✅ 一、地面站功能概览

功能模块	描述
按键输入	设定禁飞区域、启动任务
显示输出	显示当前航线、识别种类与数量
通信接收	接收无人机识别数据（LoRa/NRF）
数据存储（可选）	EEPROM/Flash 保存识别记录
航线规划算法	自动生成避开禁飞区的蛇形路径

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🧠 二、主程序结构框架（伪代码）

int main(void)
{
    System_Init();           // 时钟、IO初始化
    Display_Init();          // OLED / TFT 显示屏初始化
    Keypad_Init();           // 按键初始化
    Comm_Init();             // LoRa/NRF串口通信初始化
    RoutePlan_Init();        // 航线表结构初始化
    Memory_Load();           // 加载历史记录（可选）

    while(1)
    {
        Key_Scan();              // 读取用户按键
        Handle_Menu();          // 设置禁飞区、启动任务
        Receive_Comm_Data();    // 接收动物识别结果
        Update_Display();       // 显示刷新
    }
}

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🔧 三、功能模块划分与接口说明

1. menu.c/h —— 禁飞区与任务配置

void Menu_HandleKey(uint8_t key_val)
{
    if (state == MENU_EDIT_ZONE)
        Toggle_NoFly_Zone(grid_cursor_x, grid_cursor_y);
    else if (state == MENU_START)
        Start_Mission();
}

• 禁飞区状态为二维数组：bool nofly[8][8]

• 按键方向控制格子游标，确认键切换禁飞状态

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2. route_plan.c/h —— 航线规划模块

void Plan_Snake_Route()
{
    int count = 0;
    for (int y = 0; y < 8; y++) {
        for (int x = (y % 2 == 0 ? 0 : 7); (y % 2 == 0 ? x < 8 : x >= 0); x += (y % 2 == 0 ? 1 : -1)) {
            if (!nofly[x][y]) {
                route[count++] = (y << 4) | x;  // 位置编码
            }
        }
    }
    route_len = count;
}

• 规划顺序：蛇形扫描，避开 nofly[x][y]

• 格式建议：每个位置 8-bit 编码，4bit x + 4bit y

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3. comm.c/h —— 通信模块

void Comm_Receive_Handler()
{
    // 示例协议：位置(1B) + 类型(1B) + 数量(1B)
    if (UART_Available()) {
        uint8_t pos = UART_Read();
        uint8_t type = UART_Read();
        uint8_t count = UART_Read();
        Record_Detection(pos, type, count);
    }
}

• 可接收如下数据包：

  [Grid Index] + [Animal Type ID] + [Count]
  

• 可选：ACK机制、校验字节增强稳定性

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4. display.c/h —— 显示逻辑（OLED/TFT）

void Display_Update()
{
    Draw_Grid(nofly);
    Draw_Route(route, route_len);
    Show_Animal_Counts();   // 识别结果统计
}

• 显示模式：

  • 禁飞区灰色

  • 航线蓝色线条

  • 动物图标 + 数量标注（如“🐘×2”）

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5. storage.c/h —— 记录保存（可选）

void Record_Detection(uint8_t pos, uint8_t type, uint8_t count)
{
    detection_log[pos][type] += count;
}

• 可使用 Flash / EEPROM 记录历史数据

• 启动时读取/初始化

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🔌 四、通信协议建议

字节	内容	描述
0	位置索引	0~63（8×8地图）
1	动物类型ID	0~4
2	数量	1~255

动物类型对应：0=象，1=虎，2=狼，3=猴，4=孔雀

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📺 五、地面站显示示例界面（建议）

┌────────────────────────┐
│ 野生动物巡查系统        │
├────────────────────────┤
│ 禁飞区设置中…          │
│ 当前格子：(3,4)        │
│ 状态：可飞             │
├────────────────────────┤
│ 已识别：象×3 虎×1 狼×2 │
└────────────────────────┘

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📌 六、硬件推荐搭配

模块	建议型号
MCU	MSPM0G3507 / STM32F103
显示屏	2.4寸 TFT SPI 或 OLED
按键	5个独立按键：上下左右确认
通信模块	LoRa SX1278 / NRF24L01
储存（可选）	W25Q32 / 24C256 EEPROM

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如你确定使用某一 MCU 平台（如 MSPM0 / STM32 / Arduino），我可以继续生成完整代码框架或 Keil / STM32CubeMX 工程结构模板。
是否还需要：

• ✅ 禁飞区图形编辑交互逻辑

• ✅ 按键控制 FSM 状态图

• ✅ OLED 字模显示设计

 

以下是**全国大学生电子设计竞赛 H 题《野生动物巡查系统》**的项目报告模板，便于团队在4天内高效组织设计与撰写成果。可直接用于 Word 排版，如需 .docx 文件我也可为你生成。

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全国大学生电子设计竞赛项目报告

H题：野生动物巡查系统

队伍编号：_______
参赛学校：_______
队员姓名：、、_______
指导老师：_______（如有）
比赛时间：2025年7月30日 ～ 8月2日

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一、课题理解与设计目标

简要总结题目核心要求和设计目标：

本课题旨在设计一套由地面站与多旋翼无人机组成的“野生动物巡查系统”，实现禁飞区设定、路径规划、动物图像识别、激光标定与识别结果回传等功能。本系统需具备自动化、可视化、人机交互友好、飞行轨迹可控、识别准确等特点。团队在有限时间内完成从系统构想到样机搭建的全流程设计。

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二、系统方案设计

2.1 系统总体结构图

（插入系统结构图，标出无人机平台、识别模块、激光模块、通信模块、地面站等）

2.2 系统功能模块划分

模块	功能说明
无人机平台	飞控控制、自主巡航、轨迹生成、激光指向
识别模块	图像采集、动物种类识别与数量统计
激光控制模块	图像目标位置对准、激光打点
通信模块	实时回传识别结果（动物种类、数量、位置）
地面站	设置禁飞区、显示航线与识别信息、记录历史数据

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三、硬件系统设计

3.1 主控平台选型

平台	型号	用途
飞控系统	Pixhawk 4	飞行轨迹控制
图像处理	OpenMV / Jetson	动物识别
MCU主控	MSPM0 / STM32F4	地面站逻辑
通信模块	LoRa SX1278	远距离通信
显示模块	2.4寸TFT / OLED	地面站界面
激光模块	红光激光二极管+伺服	激光打点控制

3.2 各子系统电路简图

插入飞控连接图、图像识别模块电源与通信结构、地面站 MCU IO 接口图等

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四、软件设计与控制流程

4.1 无人机控制流程图

插入流程图：起飞 → 航线巡查 → 图像识别 → 激光打点 → 数据回传 → 降落

4.2 图像识别流程

• 图像采集 → 模型推理 → 目标标定 → 数据编码发送

4.3 地面站软件结构

模块名	功能说明
菜单管理	设置禁飞区、开始巡查
通信接收	解码识别数据
航线规划	自动避障路径生成（蛇形遍历）
OLED显示	实时显示识别结果与统计图

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五、关键技术与实现

5.1 动物图像识别方法

• 使用训练好的 TFLite / YOLO 模型进行轻量推理

• 支持识别象、虎、狼、猴、孔雀五种动物

5.2 激光标定控制

• 图像识别坐标中心 → 映射为伺服角度 → 精准打点

• 实现自动对准目标并发出激光指示

5.3 地面站航线与禁飞区管理

• 通过按键设定禁飞格子（8×8地图）

• 系统自动生成蛇形避障路径

• 禁飞区使用 EEPROM 存储支持断电恢复（可选）

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六、测试与验证

测试项目	要求	实测结果	是否达标
禁飞区设定	≤5秒设定完毕	3.2秒	√
路径覆盖完整性	无遗漏方格	全覆盖	√
图像识别准确率	≥80%	91%	√
激光标定偏差	≤1cm	0.8cm	√
数据回传实时性	<1s 延迟	600ms	√
系统稳定工作时间	≥10min	20min	√

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七、创新点与特色

• 使用蛇形航线 + 禁飞区避障算法自动生成路径

• 嵌入式图像识别模块部署轻量 AI 模型

• 激光点自动指向识别目标中心，提高打点精准性

• 地面站支持图形化界面、统计与历史记录

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八、队员分工与协作

队员	分工内容
张三	飞控对接、激光伺服控制、电路搭建
李四	图像识别模型训练、OpenMV/Jetson 部署
王五	地面站开发、通信协议、任务逻辑流程

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九、总结与心得体会

简要总结项目开发过程中的挑战、亮点与收获，例如：

在本次竞赛中，我们深入掌握了嵌入式平台、图像识别算法、飞行控制与人机交互等关键技能。团队成员分工明确、沟通高效，在极短的时间内完成了一个完整系统的构建。通过实际测试验证，系统识别精度与功能完整性均达到了预期指标。

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十、附录

• 电路原理图 / PCB截图

• 模型识别图例（输入图 + 输出标签）

• 核心代码片段（识别、通信、显示等）

• 实测图像与结果表格

• 关键技术文献参考

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