M5Stack UnitV2 Versión M12 con Cámaras

UnitV2 es un módulo de reconocimiento AI de alta eficiencia de M5Stack. Adopta el núcleo de control Sigmstar SSD202D (procesador de doble núcleo Cortex-A7 a 1.2GHz), memoria 128MB-DDR3 integrada, 512MB NAND Flash, cámara 1080P. Equipado con 1x longitud focal regular (FOV: 85°) + 1x lente ojo de pez gran angular (FOV: 150°) dos lentes de especificaciones generales M12, soporta ajuste de enfoque manual. Sistema operativo Linux embebido, integrado con ricos recursos de hardware y software y herramientas de desarrollo que te brindan una experiencia de desarrollo AI simple y eficiente desde el primer momento!

Características

• Sigmstar SSD202D
• Procesador de doble núcleo Cortex-A7 a 1.2GHz
• 128 MB DDR3
• Memoria flash NAND de 512 MB
• GC2053 Sensor de Color 1080P
• Equipado con lentes duales: longitud focal regular (FOV: 85°) + lente ojo de pez gran angular (FOV: 150°)
• Micrófono incorporado
• Wi-Fi de 2,4 GHz
• Método de desarrollo:
  • Equipado con 12 funciones de imagen AI: código QR, detección de rostros, seguimiento de líneas, movimiento, coincidencia de formas, transmisión de imágenes, clasificación, seguimiento de color, reconocimiento de rostros, seguimiento de objetivos, detección de formas, reconocimiento de objetos personalizados.
  • Soporte para vista previa en línea web, UIFlow (utilizado como formato json de puerto serie)
  • Sistema Linux (OpenCV, SSH, JupyterNotebook)

Incluir

• 1 x M5Stack UnitV2 M12
• 1 tarjeta TF de 16 g
• 1 x cable USB-C (50 cm)
• 1 x soporte
• 1 x clip trasero
• 1x lente de distancia focal regular (FOV: 85°)
• 1x lente ojo de pez gran angular (FOV: 150°)

Aplicaciones

• Desarrollo de la función de reconocimiento de IA
• Clasificación de reconocimiento visual industrial
• Aprendizaje de visión por computadora

Comparación de la serie UNIT-V2

Especificación

Ventanas

Extraiga el paquete comprimido del controlador en la ruta del escritorio -> Ingrese al administrador de dispositivos y seleccione el dispositivo actualmente no reconocido (nombrado como SR9900) -> Haga clic derecho y seleccione Actualización personalizada -> Seleccione la ruta donde se descomprimió el paquete -> Haga clic en Aceptar y espere a que se realice la actualización.

Sistema operativo Mac

• Una vez que la instalación esté completa, si la tarjeta de red no se puede habilitar normalmente, puedes abrir la terminal y usar el siguiente comando para volver a habilitar la tarjeta de red.

sudo ifconfig en10 down
sudo ifconfig en10 up

Función de Reconocimiento de IA Fuera de la Caja

• UnitV2 integra no solo el reconocimiento básico de IA desarrollado por M5Stack, sino que también cuenta con múltiples reconocimientos integrados (como reconocimiento facial, seguimiento de objetos y otras funciones comunes), lo que puede ayudar rápidamente a los usuarios a construir aplicaciones de reconocimiento de IA.

• ¡Todas las características! ¡Conectar y usar! UnitV2 tiene una tarjeta de red por cable incorporada. Cuando te conectas a una PC a través de la interfaz TypeC, establecerá automáticamente una conexión de red con UnitV2. Conectable de manera flexible, también se puede conectar y depurar a través de Wi-Fi.

• Salida del puerto serie UART, todo el contenido de identificación se genera automáticamente en formato a través del puerto serie para un uso conveniente.JSON

• Tutorial de uso de la función de reconocimiento incorporada

• Identificar el código fuente del marco de servicio

• Tutorial de actualización de firmware

Mejora de la Eficiencia en el Desarrollo

• La imagen de Linux de configuración de fábrica de UnitV2 integra una variedad de periféricos básicos y herramientas de desarrollo (como Jupyter Notebook, etc.).

• A través del acceso SSH, puedes controlar completamente los recursos de hardware de esta cámara.

• Crea fácilmente un modelo de reconocimiento personalizado a través del V-Training de M5Stack (servicio de entrenamiento de modelos de IA).

• Servicio de entrenamiento de modelos de IA en línea V-Training

• Tutorial/Ejemplo de Desarrollo de Jupyter Notebook

• Conexión SSH y configuración de WIFI