国赛作品到底强在哪？直击嵌入式竞赛晋级核心特征

“全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛”旨在提高全国高校学生在嵌入式芯片及系统设计领域和可编程逻辑器件应用领域的自主创新设计与工程实践能力，培养具有创新思维、具备解决复杂工程问题能力且拥有团队合作精神的优秀人才，在活跃校园创新创业学术氛围的同时，推进高校与企业人才培养合作共建。

飞凌嵌入式作为大赛协办单位之一，携手瑞芯微在应用赛道设立专项赛题。我们特意整理大赛国赛项目核心优势，助力同学们备赛参考、激发创作灵感。

项目名称：枢素问源——全栈式中医智慧诊疗系统

团队名称：E-think2

所在院校：文华学院

团队成员：李贺、翁舒婷、徐梓辉

指导老师：卢钢

项目的核心优势包括：
1、平台性能突出

参赛项目借助【RK3588】ELF 2开发板强大算力，其内置6TOPS算力的 NPU，能高效运行yolov5识别功能。利用工业级摄像头定位拍摄舌部，实现舌象图像的规范化采集与数字化处理，并将处理后的图像传给大模型，为报告分析提供数据，让中医“望”诊更精准高效。

2、模式具有创新性

参赛项目基于网页交互模式与本地部署的DeepSeekR1-1.5B模型，构建高效症状分类器，依托开发板提供强有力的硬件支撑，可实现非结构化问诊文本到结构化数据的秒级转换。该分类器能像资深中医一样，实时整合分析望诊、切诊数据，精准推理病症并给出专业疗养建议，助力传承与发扬中医“问”诊智慧。

3、贴合真实应用场景

枢素问源——全栈式中医智慧诊疗系统，专为普通患者、老年群体及基层医疗机构设计，覆盖基层医疗与家庭健康管理两大核心场景。

基层医疗中，结合工业摄像头、YOLOv5目标检测及迁移学习算法，实时识别分析舌象，为基层医生提供中医“望”诊专家级协助；同时微控制器驱动光电容积脉搏波传感器，通过自适应滤波技术精准捕捉心率、血氧数据，夯实“切”诊基础。

居家场景下，系统成为家庭健康监测的核心，无创动态检测人体生理状态，为疾病预警与健康风险防控提供科学依据。其数据与分析结果，更为临床诊疗提 供量化参考，推动医疗决策精准化。

项目名称：灵眸天枢-多模态协同智慧灯杆系统

团队名称：提瓦特小分队

所在院校：武汉职业技术大学

团队成员：吴梦飞、王功钦、李彦硕

指导老师：王晋伟、刘琼

项目的核心优势包括：

1、实现了跨领域技术的深度融合

该参赛项目是基于嵌入式异构计算架构的城市级智慧基础设施核心节点，以多功能智能灯杆为载体，深度融合环境 感知、边缘决策与多设备协同能力。

多模态数据融合技术：自主研发时空对齐协议中间件，实现RGB-D视觉、毫米波雷达、惯性导航等异构传感器的数据融合。通过时间戳同步和坐 标系变换，构建统一的环境感知模型。

实时AI推理优化：基于RKNN框架实现YOLOv11、车辆检测、火灾识别等5类AI模型的并行推理。采用模型量化、动态调度、内存优化等技术，实现35ms超低推理延迟。

云边协同通信机制：建立基于GraphQL WebSocket的双向实时通信架构，支持万级设备并发接入。通过Kafka消息队列实现削峰填谷，确保高并发场景下的系统稳定性。

2、解决真实行业问题

智慧城市基础设施：作为新型城市基础设施，智能灯杆承载照明、监控、通信、环境监测等多种城市服务功能，通过AI赋能实现城市管理的智能化升级。系统可广泛部署于城市道路、商业区、住宅区、工业园区等场景。

应急救援与安防：系统的火灾预警、行为异常检测、车辆违规监控等AI能力，结合无人机和移动机器人的快速响应，可应用于消防救援、治安巡逻、应急指挥等安防领域，提升城市安全防护水平。

智能交通管理：通过车辆识别、交通流量分析、停车管理等功能，为交通管理部门提供实时交通状况监控和数据分析支持，助力构建智能化交通管理体系，提升道路通行效率。

环境监测与治理：集成PM2.5、PM10、温湿度、风速风向等环境传感器，实现城市环境质量的实时监测和数据采集，为环保部门提供精确的环境数据支撑，支持环境治理决策。

市政运营管理：通过能耗监控、设备状态管理、远程维护等功能，帮助市政管理部门实现基础设施的智能化运营，降低运维成本30%，提升管理效率和服务质量。

项目名称：基于【RK3588】ELF2开发板的跆拳道品势评分系统

团队名称：我只要嵌赛的轻松

所在院校：厦门大学

团队成员：李世晶、周思芳、许涵

指导老师：杨钰

项目的核心优势包括：

1、技术架构合理

跆拳道品势智能评分系统，通过深度 学习与嵌入式技术的深度融合，构建了从视觉感知到智能评判的完整技术链路。系统针对跆拳道运动的专项特点，在模型架构、算法优化和系统集成等多个层面实现了显著的技术创新和性能突破。

系统硬件架构采用【RK3588】ELF 2开发板作为核心计算平台，搭载瑞芯微RK3588异构计算芯片，配备6TOPS算力的NPU神经网络处理单元和OV4689双目深度摄像头。软件系统基于Ubuntu 22.04操作系统采用模块化架构设计，集成YOLOv8-pose姿态检测、ST-GCN动作识别和FastDTW评分算法等核心技术组件。

2、具备创新性

在技术创新方面，系统实现了重要突破。针对跆拳道踢腿、出拳等高动态动作特点，通过专项数据微调和关键点标注修正，对YOLOv8-pose模型进行领域自适应优化；采用ST-GCN时空图卷积网络构建人体关节生物力学拓扑图，通过 图卷积操作同时学习空间依赖关系和时序演化模式；创新性地将FastDTW动态时间规整与OKS客观评价体系相结合，构建了兼顾时间弹性和空间精度的综合评分模型。

3、实际应用价值较高

系统在体育教育、竞技训练和健身娱乐等多个领域具有广阔的应用前景。在专业跆拳道教学中，系统可作为教练的辅助工具，提供客观量化的技术评估，帮助学员了解动作执行的精确程度和改进方向；对于初学者而言，系统能够实时纠正动作偏差，加速学习进程，减少因错误动作导致的运动损伤风险；在竞技训练环节，系统可用于日常训练质量监控和技术动作标准化训练，为运动员提供科学化的训练数据支撑。

嵌赛备赛是一段漫长而枯燥的旅程，你可能会经历无数次调试失败、代码报错和硬件故障，甚至萌生退意。但请记住，每一次调试都是一次成长，每解决一个问题，都是在向奖项迈进一步。

愿每一位备赛的你，都不负努力、不负热爱，在赛场上展现自己的技术实力，收获属于自己的荣誉。