基于STM32设计的智能教室管理系统(程序源码+实物+原理图+PCB+论文+答辩稿)
2026/4/3 1:20:13 网站建设 项目流程

博主介绍

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功能介绍

(1) 环境烟雾检测: 通过MQ2烟雾传感器检测烟雾浓度,超标时触发报警,并将数据通过WIFI+TCP协议实时上传到智慧大屏。(2) 环境光强度检测: 采用BH1750光强传感器,实时采集环境光照强度数据,并通过WIFI+TCP协议上传至智慧大屏。(3) 环境温湿度监测: 利用DHT11传感器检测温度和湿度,并通过WIFI+TCP协议上传至智慧大屏。(4) 下雨状态监测: 通过雨滴感应传感器检测下雨情况,将数据通过WIFI+TCP协议上传到智慧大屏。(5) 风扇开关控制: 采用继电器模块实现风扇的控制,支持本地按键操作和智慧大屏远程控制。(6) 窗帘开关控制: 通过继电器模块模拟实现窗帘的开关,支持本地按键和智慧大屏远程控制。(7) 人体感应检测: 使用两个人体感应模块分别监测教室的A区和B区,将检测结果通过WIFI+TCP协议上传到智慧大屏。(8) 照明灯控制: 支持远程分别控制A区和B区照明灯的开关,通过继电器模块实现。(9) 运行模式切换: 支持自动模式和手动模式切换:• 自动模式:当环境光照低于100 Lux且检测到A区或B区有人时,自动开启灯光;光照高于100 Lux时,自动关闭灯光。• 手动模式:支持智慧大屏远程手动控制设备开关。(10) 网络通信: 通过ESP8266模块采用STA模式与智慧大屏建立TCP通信,实现数据实时传输。(11) 教室门自动开启: 当智慧大屏考勤成功后,发送指令给STM32控制28BYJ48步进电机旋转一圈,实现教室门的自动开锁。(12) 学生卡考勤感应: 读取学生卡的卡号,上传给上位机智慧大屏。上位机(智慧大屏)功能(1) TCP服务器创建: 支持创建TCP服务器,设置通信端口,接收硬件端的连接请求并建立通信关系。(2) 环境信息显示: 实时显示从硬件端上传的环境数据,包括温湿度、光照强度、烟雾报警、下雨状态等信息。(3) 远程设备控制: 通过界面按钮发送指令至硬件端,实现对风扇、窗帘、灯光开关的远程控制,以及运行模式的切换。(4) 考勤系统:• 学生信息管理:支持学生信息的添加与座位配置。• 考勤记录:结合RFID学生卡和摄像头,通过人脸识别后完成考勤记录,并拍摄考勤照片保存至本地。• 自动门控制:考勤成功后发送指令开启教室门。(5) 日志显示: 实时显示与硬件端通信的日志,包括连接状态和数据收发记录。(6) 教室座位可视化: 在考勤页面显示教室座位使用情况,直观呈现当前座位占用情况。(7) 考勤数据查询: 支持考勤记录的查询与管理,包括学生考勤照片、时间、姓名等信息,方便教师后续核查。(8) 摄像头管理: 提供摄像头操作接口,支持拍照并保存人脸图像,辅助考勤真实性验证。

实物原理图展示



代码示例

//查询设备属性 void Widget::Get_device_properties() { //label_time QDateTime current_date_time =QDateTime::currentDateTime(); QString current_date =current_date_time.toString("yyyy/MM/dd hh:mm:ss"); ui->label_time->setAlignment(Qt::AlignHCenter|Qt::AlignVCenter); ui->label_time->setText(current_date); function_select=0; QString requestUrl; QNetworkRequest request; //设置请求地址 QUrl url; //获取token请求地址 requestUrl = QString("https://%1:443/v5/iot/%2/devices/%3/shadow") .arg(IP_ADDR) .arg(PROJECT_ID) .arg(device_id); //设置数据提交格式 request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json")); //设置token request.setRawHeader("X-Auth-Token",Token); //构造请求 url.setUrl(requestUrl); request.setUrl(url); //发送请求 manager->get(request); }

框架说明

一般系统前端Vue、React开发,后端如果是Java语言采用SpringBoot居多,因为SpringBoot是Java语言比较流行的框架,如果是Python语言,采用Flask、Django居多,微信小程序可以原生,同时也支持Uniapp框架开发、安卓APP支持原生(支持Uniapp开发)、鸿蒙ArkTS等、大数据采用Hadoop、Spark等。

单片机题目基于Keil5、C语言等来编写

定做亮点功能、创新点功能

算法推荐、DES加密算法、AES加密算法、MD5算法、标签算法、机器学习之决策树算法、机器学习之随机森林算法分类算法、深度学习之LSTM算法、随机组卷算法、脱敏算法、竞拍、爬虫、地图定位、商城优惠券、积分、客服聊天、AI接入、DeepSeek接入、大数据、垃圾识别、百度识别、摄像头调用、文字识别、车牌识别、菜品识别、Redis缓存等
如下是软件系统亮点


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