M5Stack UnitV2 Versione M12 con Telecamere

UnitV2 è un modulo di riconoscimento AI ad alta efficienza di M5Stack, adotta il core di controllo Sigmstar SSD202D (processore dual-core Cortex-A7 da 1,2 GHz integrato), memoria 128MB-DDR3 integrata, 512MB NAND Flash, 1080P fotocamera. Dotato di 1x lunghezza focale regolare (FOV: 85°) + 1x obiettivo grandangolare fisheye (FOV: 150°) due lenti di specifiche generali M12, supporta la regolazione manuale della messa a fuoco. Sistema operativo Linux embedded, integrato con ricche risorse hardware e software e strumenti di sviluppo ti offre un'esperienza di sviluppo AI semplice ed efficiente fin da subito!

Caratteristiche

• Sigmastar SSD202D
• Processore dual-core Cortex-A7 1.2GHz
• 128 MB DDR3
• 512 MB di memoria NAND Flash
• GC2053 Sensore Colorato 1080P
• Dotato di doppie lenti: lunghezza focale normale (FOV: 85°) + lente fisheye grandangolare (FOV: 150°)
• Microfono incorporato
• Wi-Fi 2,4 GHz
• Metodo di sviluppo:
  • Dotato di 12 modalità di funzioni delle immagini AI: codice QR, rilevamento facciale, tracciamento delle linee, movimento, corrispondenza delle forme, streaming delle immagini, classificazione, tracciamento dei colori, riconoscimento facciale, tracciamento degli obiettivi, rilevamento delle forme, riconoscimento di oggetti personalizzati.
  • Supporto anteprima web online, UIFlow (utilizzato come formato json per porta seriale)
  • Sistema Linux (OpenCV, SSH, JupyterNotebook)

Include

• 1 x M5Stack UnitV2 M12
• 1 scheda TF da 16 g
• 1 x cavo USB-C (50cm)
• 1 x staffa
• 1 x clip posteriore
• 1x obiettivo a lunghezza focale regolare (FOV: 85°)
• 1x obiettivo fisheye grandangolare (FOV: 150°)

Applicazioni

• Sviluppo della funzione di riconoscimento AI
• Classificazione di riconoscimento visivo industriale
• Apprendimento della visione artificiale

Confronto serie UNIT-V2

Specificazione

Finestre

Estrai il pacchetto del driver compresso nel percorso del desktop -> Accedi al gestore dispositivi e seleziona il dispositivo attualmente non riconosciuto (chiamato SR9900) -> Fai clic con il tasto destro e seleziona Aggiornamento personalizzato -> Seleziona il percorso in cui il pacchetto compresso è stato decompresso -> Fai clic su OK e attendi che l'aggiornamento venga eseguito.

MacOS

• Dopo che l'installazione è completata, se la scheda di rete non può essere abilitata normalmente, puoi aprire il terminale e utilizzare il comando qui sotto per riabilitare la scheda di rete.

sudo ifconfig en10 down
sudo ifconfig en10 up

Funzione di Riconoscimento AI Pronta all'Uso

• UnitV2 integra non solo il riconoscimento AI di base sviluppato da M5Stack, ma ha anche funzioni di riconoscimento multiple integrate (come il riconoscimento facciale, il tracciamento degli oggetti e altre funzioni comuni), che possono rapidamente aiutare gli utenti a costruire applicazioni di riconoscimento AI.

• Tutte le funzionalità! Plug and play! UnitV2 ha una scheda di rete cablata integrata. Quando ti connetti a un PC tramite l'interfaccia TypeC, stabilirà automaticamente una connessione di rete con UnitV2. Collegabile in modo flessibile, può anche essere connesso e configurato tramite Wi-Fi.

• "Uscita della porta seriale UART, tutto il contenuto di identificazione viene automaticamente emesso in formato attraverso la porta seriale per un uso conveniente."Formato JSON

• Tutorial sull'uso della funzione di riconoscimento integrata

• Identificare il codice sorgente del framework di servizio

• Tutorial per l'aggiornamento del firmware

Miglioramento dell'Efficienza nello Sviluppo

• L'immagine Linux delle impostazioni di fabbrica di UnitV2 integra una varietà di periferiche di base e strumenti di sviluppo (come Jupyter Notebook, ecc.).

• Attraverso l'accesso SSH, puoi controllare completamente le risorse hardware di questa telecamera.

• Costruisci facilmente un modello di riconoscimento personalizzato attraverso il V-Training di M5Stack (servizio di addestramento modelli AI).

• Servizio di formazione online per modelli AI V-Training

• Tutorial/Esempio di Sviluppo Jupyter Notebook

• Connessione SSH e configurazione WIFI