标题：基于STM32单片机的预防电瓶入室监控系统
作者：石涵宇 李鑫 周诗琪 苏佳岑
作者单位：南京理工大学紫金学院电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210000
关键字：OpenMV；STM32单片机；深度学习；神经网络
摘要：为有效预防因电瓶或电瓶车进入室内引起火灾，提出了一种基于STM32单片机的预防电瓶入室监控系统，该系统通过OpenMV进行深度学习，训练神经网络识别电瓶或电瓶车的图像信息。通过摄像头捕捉电瓶或电瓶车的图像，OpenMV模块进行实时图像处理与分类识别，并将识别结果通过串口通信传输给STM32单片机。STM32单片机接收到识别结果后，进行数据处理并根据设定的逻辑控制系统响应。实验结果表明，该系统能够准确地识别电瓶或电瓶车，及时响应并有效预防潜在的火灾风险。该系统具有较强的实时性与可靠性，为电瓶火灾预防提供了一种新的技术方案。