Eigenschaften:

🌱 Leistungsstarke KI-Verarbeitungskapazitäten

Verwendet den WiseEye2 HX6538-Prozessor mit Dual-Core Arm Cortex-M55 und integrierter Arm Ethos-U55 Neural Network-Einheit.

🌱 Vielseitige KI-Modellunterstützung

Leichtes Bereitstellen fertiger oder eigener KI-Modelle von SenseCraft AI, einschließlich Mobilenet V1, V2, Efficientnet-lite, Yolo v5 & v8. TensorFlow- und PyTorch-Frameworks werden unterstützt.

🌱 Reiche Peripheriegeräte

Beinhaltet PDM-Mikrofon, SD-Kartensteckplatz, Type-C, Grove-Schnittstelle und weitere Peripheriegeräte.

🌱 Hohe Kompatibilität

Kompatibel mit XIAO-Serie, Arduino, Raspberry Pi, ESP32-Entwicklungsboard, leicht für weitere Entwicklung

🌱 Vollständig Open Source

Alle Codes, Konstruktionsdateien und Schaltpläne stehen zur Modifikation und Nutzung bereit.

Produktbeschreibung:

Was sind die Kerne?

Der Grove - Vision AI V2 ist ein hocheffizientes MCU-basiertes intelligentes Vision-Modul, betrieben vom Himax WiseEye2 HX6538-Prozessor, mit Dual-Core Arm Cortex-M55 und integrierter Arm Ethos-U55 Neural Network-Komponente. Es integriert Arm Helium-Technologie, die für Vektordatenverarbeitung optimiert ist und eine deutliche Leistungssteigerung von DSP- und ML-Funktionen ermöglicht, ohne den Stromverbrauch zu beeinträchtigen – ideal für batteriebetriebene Anwendungen.

Wie ist die Leistung des Grove Vision AI V2?

Um eine schnelle Bewertung der Leistung dieses Boards vorzunehmen, haben wir es mit den anderen MCU-basierten Vision-AI-Boards von Seeed verglichen – Grove Vision AI Modul, XIAO ESP32S3 Sense – in vier Bereichen:

1. Energieverbrauch: Diese Metrik zeigt, ob das Board in batteriebetriebenen Produkten verwendet werden kann.

2. Inferenzzeit: Diese Metrik gibt die Verarbeitungs-geschwindigkeit des MCUs und die Latenz an.

3. Bildrate: Diese Metrik bewertet, ob das Produkt sofortige Änderungen, Muster und Bewegungen erfassen kann.

4. Benutzerfreundlichkeit: Wir bewerten, ob dieses Produkt für Vision-AI-Neulinge benutzerfreundlich ist und schnell gängige Modelle auf dem Markt ausführen kann.

(Bildunterschriften: Mengdu)

Auf Basis der Bewertungsergebnisse weist Grove Vision AI V2 eine beachtliche Inferenzzeit von nur 33 Millisekunden, eine schnelle Bildrate von 30,30 FPS und einen effizienten Energieverbrauch von nur 0,35 Watt auf. Diese Ergebnisse belegen eindeutig, dass Grove Vision AI V2 eine erstklassige Wahl für leistungsstarke Vision-Verarbeitung ist.

Was ist auf dem Board?

Grove Vision AI V2 ist jetzt mit allen Pi-Kameras über eine standardisierte CSI-Schnittstelle kompatibel.

Grove Vision AI V2 ist nicht nur für Vision-Anwendungen konzipiert, sondern verfügt auch über ein integriertes PDM-Mikrofon für Tonanwendungen. Es verfügt über einen SD-Kartensteckplatz, der die bequeme Speicherung von Bildern, Videos und Identifikationsergebnissen mit einer SD-Karte ermöglicht.

Mit verschiedenen Schnittstellen wie IIC, UART, SPI und Type-C bietet dieses Board umfangreiche Möglichkeiten und kann einfach mit beliebten Produkten wie Seeed Studio XIAO, Grove, Raspberry Pi, BeagleBoard und ESP-basierten Produkten für weitere Entwicklungen verbunden werden. Beispielsweise lässt sich Grove Vision AI V2 mit XIAO nahtlos integrieren, um über Arduino, Micropython, CircuitPython und PlatformIO auf die Schnittstellen- und Datensätze von Grove Vision AI V2 zuzugreifen und bequem mit der Cloud oder dedicierten Servern wie Home Assistance zu verbinden.

Wie benutzt man es?

SenseCraft AI ist eine Plattform, die einfaches KI-Modell-Training und -Bereitstellung ohne Programmierung/mit geringem Code-Anteil ermöglicht. Sie unterstützt Seeed-Produkte nativ und gewährleistet eine vollständige Übertragbarkeit der trainierten Modelle auf Seeed-Produkte. Darüber hinaus bietet das Bereitstellen von Modellen über diese Plattform eine sofortige Visualisierung der Identifikationsergebnisse auf der Website, sodass die Modellleistung schnell beurteilt werden kann.

Ideal für TinyML-Anwendungen: Vision-KI zu Ihrem intelligenten Sensor hinzufügen – mit Grove Vision AI V2 leicht gemacht. Modelle off-the-shelf oder benutzerdefinierte KI-Modelle einfach bereitstellen, indem Sie das Gerät verbinden, ein Modell auswählen und die Identifikationsergebnisse ansehen.

Hardware-Überblick:

Anwendungen:

• Industrielle Automatisierung: Qualitätsprüfung, vorausschauende Wartung, Sprachsteuerung usw.

• Smart City: Gerätemonitoring, Energiemanagement usw.

• Transport: Statusüberwachung, Standortverfolgung usw.

• Intelligente Landwirtschaft: Umweltüberwachung usw.

• Mobile IoT-Geräte: Wearables, tragbare Geräte usw.
  
  

Stückliste:

• Grove Vision AI v2 Kit:

  • Grove Vision AI v2     *1

  • OV5647 Kamera-Modul      *1

  • Seeed Studio XIAO ESP32 C3      *!

• Grove Vision AI v2

  • Grove Vision AI V2    *1

  • Kabel     *1

Dokumentationen

• HX6538-Datenblatt

• Himax-Beispiele für Seeed Grove Vision AI Modul V2