【2021集创赛】平头哥杯三等奖：智能头盔设计
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杯赛题目：基于平头哥无线智能开发板的创新应用项目设计
参赛组别：A组、B组
赛题内容：
本次大赛将结合玄铁开源E902处理器以及内含玄铁803处理器的TXW8301芯片无线模组这两大模块。赛题要求参赛队伍结合玄铁开源E902处理器在DIGILENT硬件开发板平台上构建智能应用，同时该应用须包含泰芯TXW8301芯片模组作为外设之一。同学们基于该套开发平台进行创新应用项目设计，发挥TXW8301 WiFi 芯片传输距离远、穿透性好等特点，自拟具有创意的设计项目，体现智能无线互联的主题。
本赛题为开放式赛题，同学们可基于平头哥与泰芯半导体有限公司合作开发的智能无线开发板进行创新应用项目设计，发挥开发板中 TXW8301 WiFi 芯片传输距离远、穿透性好等特点，自拟具有创意的赛题，体现智能无线互联的主题。
团队介绍
参赛单位：武汉理工大学
队伍名称：集创奥德赛
指导老师：张家亮，王永圣
参赛队员：汪成祥，卢萌，孟成
总决赛奖项：全国三等奖
项目简介
本次设计的无线智能安全头盔是一款集图像识别、WIFI无线传输、环境信息采集、图像拍摄、电池供电等功能于一体的穿戴式智能头盔，系统实物如图1所示。系统以含有玄铁开源E902处理器软核的FPGA开发板和基于玄铁803处理器的TXW8301芯片无线模组为控制核心，配合各种传感器，实现了对嵌入式系统在远端控制数据的采集，包括温湿度传感器返回的数值以及K210模块通过人脸识别返回的相似度的值。其次建立WIFI组网以实现数据在两个WIFI设备间进行无线传输，引入树莓派控制WIFI模组实现AH网络连接控制，并利用FPGA开发板进行加速算法与处理器软硬件协同计算处理以达到数据高效传输的效果，以及正确使用FPGA内部总线连接存储器与外设进行数据的获取与传输，从而将采集的数据进行远距离传输并实时地显示在上位机处的基本功能。无线智能头盔以第一视角实时采集现场环境的数据、位置信息，协同后端功能完善的监控调度指挥平台实现远程实时检测，调度指挥。便于远程实时信息监控、协作指挥、群组沟通情况。广泛应用于现场信息监控、救援、巡检等各种应用场景。
系统架构图
技术创新点
信息采集
本项目所使用的Ahead8301WIFI模组使用了AH传输协议，极大提升了传输的速度和可靠性，但是此WIFI模块并没有很丰富的数据接收端口，不能连接丰富的外设传感器，所以本系统利用STM32单片机控制精密模拟温度传感器LMT70、DHT11传感器以及图像采集传感器等模块，采集和处理环境中的温湿度以及图像信息，接着与Ahead8301 WIFI模组进行SPI通信以进一步传输数据，达到高速传输的目的。
图像识别
我们在头盔中加入了识别相关的功能，通过K210进行深度神经网络学习实现图像理解。本设计采用K210模组搭载三种网络模型，包括人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸特征提取模型，进行人脸识别并返回识别结果标志位。识别步骤如下：首先检测到人脸，其次，裁剪出人的眼睛、鼻子和嘴巴，这里裁成128×128的图像。接着把人脸图中的脸旋转到标准位置，最后用特征提取提取出人脸的特征值。脚本程序设计中，首先采集人脸图像，进行特征保存，接着进行人脸识别，如果人脸识别成功就会显示绿色框，否则显示红色框并通过串口把对应标志位发送给STM32单片机。
Socket通信
使用两块集成TXW8301芯片的Ahead8301开发板作为WIFI组网的AP和Station节点，首先将烧录1255固件的Ahead8301开发板在AP模式下设置好热点名称、密码，创建热点，在树莓派中设置其静态IP地址，安装python3，在linux平台上编写socket程序，创建基于socket库函数，运行成功后，再将烧录0006固件的Ahead8301开发板在Station模式下连入网络，完成组网，即可建立两块WIFI模组之间的TCP连接，从而实现数据的传输。
软核使用
使用软核复用USI接口，进行端口复用，基于FPGA（纯逻辑不含硬核）实现软件层面的UART收发或SPI收发。
图像加速
使用基于sobel算子的边缘处理算法处理图像。
参赛体会
通过参与比赛，我们小组积累不少的经验，锻炼了自己也收获了成长，明白了在探求的路上充满了抉择与取舍。经历过半年的历练，我们体会到了“实践出真知”这一道理，从设计实践当中学到的知识，是在传统课堂上学习不到的。在比赛中，小组成员们需要快速地学习并消化相关知识并应用到系统设计中，让我们有很强的驱动力去探索未知事物，既能解决以前困扰我们的问题，也让我们的学习技能节节攀升。这次比赛的经历让成员们相信，在未来的求学生涯中，多思考，多实践，走出课本，将会学到更多东西。
参与学科竞赛就是走出自己的舒适区，勇敢地去探索未知，在探究未知的过程中，我们也会收获对某些事物全新的认知，并激励我们不断探寻，这也是我们团队参赛的初衷。
后续工作
1、传感器的增加
2、结合前端部署监控调度平台
3、实现图像传输的更快及稳定
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