团队名称:会料理对
所属院校:武汉理工大学
成员名称:李旭、陈子慧、廖新意
指导老师:王永圣老师
项目名称:基于RK3588的智能学习辅助系统

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该项目是一款基于【RK3588】ELF 2开发板设计的智能学习辅助系统, 旨在通过多技术融合解决传统学习场景中的效率与健康痛点。

系统核心功能涵盖五方面:
一是基于微表情训练集与YOLO模型,检测眨眼频率、打瞌睡、玩手机等行为,超时则触发语音提醒;

二是通过AI视觉与超声波传感器(HC-SR04)实现桌面高度自适应调节,实时监测坐姿并预警;

三是依托TEMT6000传感器与PWM调光技术,实现光照无级调节以保持环境光稳定;

四是结合SHTC3温湿度传感器,通过加热丝将温度控制在舒适范围(最高45℃,精度±0.2℃);

五是通过Qt本地界面与微信小程序记录专注度、玩手机次数等指标,提供个性化学习建议。

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技术上采用多模态感知融合,以6TOPS算力的NPU部署轻量化YOLO模型(帧率≥30fps),协同超声波、温湿度等传感器实现多维度数据采集;嵌入式优化支持步进电机驱动桌面升降(范围75-125cm)、PWM无级调光;跨平台交互通过Qt本地GUI(实时显示数据与控制)与MQTT协议云端同步,实现家长远程监控。

系统应用场景广泛,适用于K12教育(坐姿矫正、专注力管理)、高等教育(考研自习室效率提升)、在线教育(居家学习监测),并可为ADHD群体、视障学习者提供辅助,亦适配图书馆等公共空间。
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性能上,桌面升降范围75-125cm,光照调节支持0-100%无极变化,温度控制精度±0.2℃,视觉检测依托NPU加速保障实时性。其创新在于多模态感知协同、嵌入式实时控制与跨平台交互的深度融合,通过“感知-分析-控制-反馈”闭环,推动学习场景向智能化升级。设计流程从需求出发,经硬件选型、算法开发、联调测试至部署迭代,形成完整技术落地路径。

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