[经验分享] 【基于AI摄像头的场景重现项目】基于全志v831的AI识别方案
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本帖最后由 walker2048 于 2022-10-21 21:52 编辑
AI识别方案选型
由于报名时的方案选型错误,原计划用esp32-cam实现AI识别奥特曼英雄的功能。但是经过评估和学习后,发现esp32-cam方案并不好实现。
主要是两个原因
- esp32-cam的摄像头像素不会很高,同时因为是定焦摄像头,图像大小和拍摄距离是比较难调整的。
- esp32的性能相对来说,比目前常见的K210方案要低很多,软件实现的难度相对来说也稍微高一些。
然后我手上刚好也有sipeed最新的v831套件(m2dock),拿来实现奥特曼英雄识别再好不过了。
m2dock 套件的外观,如图所示
套件看起来还是很好看的,整体设计也比较简洁。唯一缺点就是因为V831的发热量不小,开机一段时间后会稍微有点热。
m2dock 和K210的硬件对比
硬件方面,V831的性能是比K210要强一些,同时内存也更大,能更好的运行Linux系统。
m2dock 的引脚定义
引脚方面,常用的外设引脚也引出来了,我们可以使用串口来发送识别数据,将识别的结果发送给esp32开发板。
使用MaixHhub在线AI模型训练平台实现钥匙扣分类识别
MaixHhub平台的使用也是比较简单的,比较麻烦的地方还是拍照和处理图片上。这里我总共拍了130多张照片,并按分辨率要求处理好图片,然后上传到平台上。
通过简单的几次训练模型,就完成了识别模型。训练模型和部署模型的具体操作在下一篇文章会进行详细讲解。
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