Seeed Studio Grove Vision AI Modul V2 unterstützt Seeed Studio XIAO

• Leistungsstarke KI-Verarbeitungskapazitäten: Verwendet WiseEye2 HX6538 Prozessor mit einem Dual-Core Arm Cortex-M55 und integrierter Arm Ethos-U55 Neural Network Unit.
• Vielseitige KI-Modellunterstützung: Einfache Bereitstellung von sofort einsatzbereiten oder eigenen KI-Modellen von SenseCraft AI, einschließlich Mobilenet V1, V2, Efficientnet-lite, Yolo v5 & v8. TensorFlow- und PyTorch-Frameworks werden unterstützt.
• Reiche Peripheriegeräte: Enthält PDM-Mikrofon, SD-Kartensteckplatz, Type-C, Grove-Schnittstelle und weitere Peripheriegeräte.
• Hohe Kompatibilität: Kompatibel mit der XIAO-Serie, Arduino, Raspberry Pi, ESP32-Entwicklungsboard, einfach für die Weiterentwicklung
• Vollständig Open Source: Alle Codes, Design-Dateien und Schaltpläne stehen zur Modifikation und Nutzung zur Verfügung.

Wie ist die Leistung des Grove Vision AI V2?

Um die Leistung dieses Boards schnell zu bewerten, haben wir es mit anderen MCU-basierten Vision-AI-Boards von Seeed verglichen - Grove Vision AI Modul, XIAO ESP32S3 Sense in vier Bereichen:

Diese Ergebnisse zeigen deutlich, dass das Grove Vision AI V2 eine Premium-Wahl für leistungsstarke Bildverarbeitung ist.

Was ist auf dem Board?

Frühere MCU-basierte Vision-Sensoren waren durch begrenzte Rechenleistung eingeschränkt und unterstützten typischerweise nur einfache Aufgaben wie Gesichtserkennung. Wir sind der Meinung, dass dieses Produkt diese Grenzen übertrifft und Funktionen ermöglicht, die mit herkömmlichen MCU-basierten Vision-AI-Sensoren zuvor nicht erreichbar waren, wie zum Beispiel:

1. Erkennung von Gesichtsschlüsselpunkten: Über die grundlegende Gesichtserkennung hinaus kann eine detaillierte Erkennung von Gesichtsschlüsselpunkten durchgeführt werden. Sie identifiziert präzise wichtige Merkmale wie Augen, Nase und Mund.
2. Menschliche Haltungsschätzung: Es analysiert wichtige Gelenke und Gliedmaßen, um die menschliche Haltung zu bestimmen, und identifiziert Körperteile wie Arme, Beine, Rumpf und Kopf. Dies ist nützlich für Fitness-Tracking, Haltungskorrektur und Bewegungserkennung.
3. Objekterkennung: Sie unterstützt leistungsstarke Modelle wie das Yolo v8n Modell, das über 80 Arten von Objekten erkennen und klassifizieren kann.

Wie benutzt man es?

SenseCraft AI ist eine Plattform, die einfaches KI-Modelltraining und -bereitstellung ohne Code/mit wenig Code ermöglicht. Sie unterstützt Seeed-Produkte nativ und gewährleistet die vollständige Anpassungsfähigkeit der trainierten Modelle an Seeed-Produkte. Darüber hinaus bietet die Bereitstellung von Modellen über diese Plattform eine sofortige Visualisierung der Identifikationsergebnisse auf der Website, was eine schnelle Bewertung der Modellleistung ermöglicht.

Ideal für TinyML-Anwendungen: Das Hinzufügen von Vision AI zu Ihrem intelligenten Sensor mit Grove Vision AI V2 wird durch das SenseCraft AI. Setzen Sie mühelos sofort einsatzbereite oder benutzerdefinierte KI-Modelle ein, indem Sie das Gerät anschließen, ein Modell auswählen und die Identifikationsergebnisse ansehen.