Grove - Vision Ai Modul V2 - Arm Cortex-M55 & Ethos-U55, Tensorflow und Pybrenner unterstützt, Arduino, Raspberry Pi, Seeed Studio

• Type: Development Board
• beschreibung: Arm Cortex-M55
• Warenzeichen: chipboard
• Herkunft: China
• Modell Nr.: Vision AI Module V2

Produktbeschreibung

 

PRODUKTDETAILS

 

 

 

 

 

 

 

 

Hinweis

 

Bitte beachten Sie, dass die Grove Vision AI V2 Teileliste keine Kamera enthält. Um alle Funktionen und Fähigkeiten der Grove Vision AI V2 nutzen zu können, müssen Sie möglicherweise eine CSI-Kamera separat erwerben. Wir empfehlen die Verwendung des  OV5647-62 FOV Kameramoduls für Raspberry Pi.  Alternativ können Sie es als  Bundle auf der Produktseite erwerben.       

 

Funktionen

 

• Leistungsstarke KI-Verarbeitungsfunktionen:  Nutzt  WiseEye2 HX6538-Prozessor  mit einem Dual-Core-Arm Cortex-M55 und integrierter Arm Ethos-U55 neuronale Netzwerkeinheit.




• Vielseitige KI -Modellunterstützung :  Stellen Sie einfach Ihre eigenen KI-Modelle von  SenseCraft AI bereit, einschließlich Mobilenet V1, V2, Efficientnet-lite, Yolo v5 & V8. TensorFlow und PyTorch Frameworks werden unterstützt.




• Umfangreiche Peripheriegeräte :  Einschließlich PDM -Mikrofon, SD -Kartensteckplatz , Typ-C, Grove -Schnittstelle und andere Peripheriegeräte.




• Hohe Kompatibilität:  Kompatibel mit XIAO -Serie, Arduino, Raspberry Pi, ESP DEV -Board, einfach für die Weiterentwicklung  




• Vollständig Open Source:  Alle Codes, Designdateien  und Schaltpläne zur  Modifikation und Verwendung verfügbar.



 

 

Beschreibung

 

Was sind die Kerne?

 

Das Grove - Vision AI V2 ist ein hocheffizientes MCU-basiertes Smart Vision Modul, das vom Himax WiseEye2 HX6538 Prozessor angetrieben wird und über einen  Dual-Core Arm Cortex-M55 und eine integrierte Arm Ethos-U55 neuronale Netzwerkkomponente verfügt. Es integriert die  Arm Helium Technologie, die fein für Vektordatenverarbeitung optimiert ist, ermöglicht eine deutliche Verbesserung der DSP- und ML-Fähigkeiten ohne Kompromisse beim Stromverbrauch, was ideal für  batteriebetriebene Anwendungen ist.

 

 

 

 

 

Wie ist die Leistung von Grove Vision AI V2?

 

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

 

1.  Stromverbrauch: Diese Metrik gibt an, ob das Board in batteriebetriebenen Produkten verwendet werden kann.

 

2.  Inferenzzeit: Diese Metrik gibt die Verarbeitungsgeschwindigkeit der MCU und die damit verbundenen Latenzzeiten an.

 

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

 

4.  Benutzerfreundlichkeit: Wir haben geprüft, ob dieses Produkt für Vision AI-Einsteiger benutzerfreundlich ist und schnell Mainstream-Modelle auf dem Markt laufen lassen kann.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 (Bildnachweis: Mengdu)

 

 

 

 

Basierend auf den Bewertungsergebnissen überzeugt die Grove Vision AI V2 mit einer beeindruckenden  
  Inferenzzeit von nur 33 Millisekunden, eine    schnelle Bildrate von 30,30 FPS und ein effizienter    Stromverbrauch von nur 0,35 Watt. Diese Ergebnisse zeigen deutlich, dass der Grove Vision AI V2 eine Premium-Wahl für die leistungsstarke    Bildverarbeitung ist.

 

 

 

 

Was ist auf dem Brett?

 

Grove Vision AI V2 ist jetzt über   eine  Standard-CSI-Schnittstelle mit dem Kameramodul OV5647 kompatibel. Wir entwickeln auch Unterstützung für weitere Kameraversionen,  also bleiben Sie dran!

 

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

 

Mit verschiedenen Schnittstellen wie  IIC, UART, SPI und Type-C verfügt  dieses Board über umfangreiche Funktionen und kann problemlos an beliebte Produkte wie  Seeed Studio XIAO, Grove, Raspberry Pi, BeagleBoard und ESP-basierte Produkte  zur Weiterentwicklung angeschlossen werden. So kann die Integration von Grove Vision AI V2 mit XIAO mühelos über Arduino, Micropython, CircuitPython und PlatformIO auf die Schnittstelle und Daten von Grove Vision AI V2 zugreifen und sich bequem mit der Cloud oder dedizierten Servern wie Home Assistance verbinden.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wie wird  es verwendet?

 

SenseCraft AI  ist eine Plattform, die eine einfache Schulung und Bereitstellung von KI-Modellen ohne Code/Low-Code ermöglicht. Es unterstützt Seeed Produkte nativ und gewährleistet die vollständige Anpassungsfähigkeit der geschulten Modelle an Seeed Produkte. Darüber hinaus bietet die Bereitstellung von Modellen über diese Plattform eine sofortige Visualisierung der Identifizierungsergebnisse auf der Website, die eine schnelle Bewertung der Modellleistung ermöglicht.

 

Ideal für  TinyML-Anwendungen: Mit  dem  SenseCraft AI wird das Hinzufügen von Vision AI zu Ihrem Smart Sensor mit Grove Vision AI V2 zum Kinderspiel. Stellen Sie mühelos handelsübliche oder benutzerdefinierte KI-Modelle bereit, indem Sie das Gerät anschließen, ein Modell auswählen und die Identifikationsergebnisse anzeigen.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hardware-Übersicht

 

 

   

Spezifikation

 

Mikrocontroller	Himax WiseEye2 HX6538-Prozessor mit einem Dual-Core-Arm Cortex-M55 und Integrierter Arm Ethos-U55
Integrierte Peripheriegeräte	PDM-Mikrofon, SD-Kartensteckplatz
Umfangreiche Schnittstellen	CSI, IIC, UART, SPI und Typ-C
Eingangsspannung	5V
Stromversorgung	Zweipoliger 7-poliger Steckverbinder und Steckverbinder Typ C und Grove
Tarif	115200
I2C Schnittstelle	Seeed Studio XIAO & Arduino
Schnittstelle Zum Herunterladen Und  Brennen Von Firmware	Typ C
Frequenz (ARM Cortex-M55 Prozessor (groß))	Bis zu 400MHz
Frequenz (ARM Cortex-M55 Prozessor (klein))	Bis zu 150MHz
Frequenz (ARM Ethos-U55 MicroNPU)	Bis zu 400MHz
Speicherkartenschnittstelle	Bis  zu 1x SD - und SDIO -Hosts, Unterstützung des DS -Modus, bis zu 25MHz
Interner Systemspeicher	Konfigurierbarer Systemspeicher , bis zu 2432KB 64KB Boot -ROM