Komma igång med M5StickV AI + IOT -kameran: 6 steg (med bilder)

2024 Författare: John Day | [email protected]. Senast ändrad: 2024-01-30 12:43

Kort överblick

M5StickV är en liten AI + IOT -kamera nästan storleken i diameter på 2 mynt, priset är cirka 27,00 dollar, vilket för vissa kan tyckas dyrt för en så liten kamera, men det packar några anständiga specifikationer. Kameran drivs av otroligt kraftfullt maskininlärnings-AI-chip Kendryte K210, ett kantdatorsystem-på-chip med dubbelkärnig 64-bitars RISC-V-processor och toppmodern neural nätverksprocessor, vilket gör den perfekt och redo att använda för:

• Ansiktsigenkänning/upptäckt
• Objektdetektering/klassificering
• Få storlek och koordinater för målet i realtid
• Skaffa en typ av upptäckt mål i realtid
• Formigenkänning
• Spelsimulator

M5StickV kommer i ett fint paket som innehåller själva M5StickV och USB-A till USB-C-kabel.

Hårdvarufunktioner

SoC-Kendryte K210 dubbelkärnig 64-bitars RISC-V-processor @ 400MHz med dubbel oberoende dubbelprecision FPU, 8MB on-chip SRAM, Neural Network Processor (KPU) @ 0.8Tops, fältprogrammerbar IO Array (FPIOA) och Mer

• Lagring - 16 MB blixt, microSD -kortplats
• Display - 1,14 ″ SPI -skärm med 240 × 135 upplösning (ST7789 -drivrutin)
• Kamera - VGA (640 × 480) kamera via OV7740 -sensor
• Ljud - MAX98357 monoljudförstärkare, högtalare
• Sensor-MPU6886 3-axlig gyroskop, 3-axlig accelerometer
• USB-1x USB-C-port för ström och programmering
• Övrigt - Fram- och sidoknappar (A / B), strömbrytare, RGBW -LED
• Expansion-4-stifts “CONNEXT” -port
• Strömförsörjning
• 200 mAh batteri
• AXP192 PMIC

En mer detaljerad specifikation finns på M5Stacks officiella webbplats. Först och främst måste vi ladda ner den senaste firmwareversionen.

Steg 1: Hur man bränner fast programvara på M5StickV

• Anslut M5StickV till datorn via Type-C-kabeln.
• Ladda ner den senaste firmware för M5StickV från denna länk.

För Windows:

Det finns tre metoder för att bränna fast programvara för Windows OS:

Använda EasyLoader -verktyget

1. Välj rätt COM -port
2. Tryck på Burn
3. När uppdateringen av firmware har slutförts kommer du att se att den har brunnit.

Använda Kflash GUI

1. Öppna nedladdad firmware med knappen Öppna fil
2. Välj bräda som M5StickV
3. Klicka på Ladda ner

Använda kommandotolken

• Kontrollera COM -porten för din M5StickV i enhetshanteraren i Windows.
• I Windows måste du ha Python3 med pip3 installerat och pyserialpaketet också. Du kan ladda ner den senaste versionen av Python från den officiella webbplatsen.
• Öppna kommandotolken som administratör och skriv följande kommando

pip3 installera kflash

Efter installationen kör du följande kommando

kflash.exe -p COM3 M5StickV_Firmware_1022_beta.kfpkg

För Linux:

• Använda Kflash GUI
• Använda terminal

Kör följande kommando på terminal:

sudo pip3 installera kflash

Använda Kflash burn firmware -bild

sudo kflash -b 1500000 -B goE M5StickV_Firmware_1022_beta.kfpkg

För MacOS:

Öppna terminalen och kör följande kommando

sudo pip3 installera kflash

Om du får ett fel efter installationen, prova följande kommando:

sudo python -m pip installera kflash

sudo python3 -m pip install kflash sudo pip install kflash sudo pip2 install kflash

Ange följande kommando

sudo kflash -b 1500000 -B goE M5StickV_Firmware_1022_beta.kfpkg

Steg 2: Starta M5stickV för första gången

För MacOS och Linux:

1. Öppna terminalen Installera skärmverktyget för MacOS och Linux.
2. Det kan installeras med följande kommando:

sudo apt-get installera skärmen

Använd skärmverktyget för att ansluta till M5stickV via seriell kommunikation

sudo skärm /dev /ttyUSB0 115200

Det kommer att skriva ut:

[MAIXPY] Pll0: freq: 832000000 [MAIXPY] Pll1: freq: 398666666 [MAIXPY] Pll2: freq: 45066666 [MAIXPY] cpu: freq: 416000000 [MAIXPY] kpu: freq: 398666666 [MAIXPY] Flash: 0xc core… gc heap = 0x80215060-0x80295060 [MaixPy] init end _ _ _ _ _ _ _ _ | \/ | /\ | _ _ | / \ / / | _ / \ / / / | / / | / / | | / V / | | _) | / \ _ / / | | \/| | / / / \ | | > <| _ / / / | | | | / _ / _ | | _ /. / | | | | | _ | | _ | / _/ / _ / | _ | / _/ / _ / | _ | | _ | M5StickV av M5Stack: https://m5stack.com/ M5StickV Wiki: https://m5stack.com/ Co-op av Sipeed: https://m5stack.com/ [MAIXPY]: result = 0 [MAIXPY]: numchannels = 1 [MAIXPY]: samplerate = 44100 [MAIXPY]: byterate = 88200 [MAIXPY]: blockalign = 2 [MAIXPY]: bitspersample = 16 [MAIXPY]: datasize = 158760 init i2c2 [MAIXPY]: hitta ov7740

När den är ansluten kommer den automatiskt till Maixpy UI. Nu kör enheten standardprogramkoden, du kan avsluta den med Ctrl+C

För Windows

1. Ladda ner PuTTY - en gratis SSH- och telnet -klient för Windows
2. Installera och öppna PuTTY
3. Välj COM -port och överföringshastighet
4. Klicka på knappen Öppna så får du samma skärmutmatning som ovan.
5. Avsluta det med Ctrl+C.

Steg 3: Skriv ut Hello World Exempel på visning av M5StickV

Ange följande kommandon i din terminal för MacOS och Linux. Använd Windows för PuTTY

importera lcdlcd.init () lcd.draw_string (100, 100, "hej världen", lcd. RED, lcd. BLACK)

Steg 4: MaixPy IDE

MaixPY IDE är en klonad version av OpenMV IDE. M5StickV stöder utvecklingsmiljöerna OpenMV och MicroPython.

• Ladda ner MaixPy IDE härifrån.
• Installera MaixPy IDE
• Starta MaixPy IDE
• Välj modell för utvecklingskortet-Verktyg-> Välj kort-> M5StickV.
• Klicka på den gröna knappen Anslut länk i nedre vänstra hörnet och välj USB -seriell anslutningsport, klicka på OK.
• När anslutningsknappen ändras från grönt till rött har den anslutits framgångsrikt.
• Klicka på knappen Kör i nedre vänstra hörnet för att köra koden och verifiera den.
• Klicka på fliken seriell terminal nedan.
• Slutligen ser du utmatningen i MaxPy -fönstret.

Steg 5: Ansiktsigenkänning med M5StickV

• Som standard var modell för ansiktsigenkänning och programkod redan förinstallerad. Så här fungerar det.
• Exempel på ansiktsigenkänning fungerar ganska bra.
• För att kunna använda de andra modellerna måste vi bränna det i flashminnet på M5StickV med kflash_gui. Andra modeller kan laddas ner härifrån. Det finns en förutbildad modell, mobilenet, som är förutbildad för att känna igen 1000 objekt. Det kan enkelt upptäcka många vardagsobjekt.
• Kopiera koden nedan till MaixPy IDE.

import sensorimport image import KPU as kpu sensor.reset () sensor.set_pixformat (sensor. RGB565) sensor.set_framesize (sensor. QVGA) sensor.run (1) task = kpu.load (0x300000) ankare = (1.889, 2.5245, 2.9465, 3.94056, 3.99987, 5.3658, 5.155437, 6.92275, 6.718375, 9.01025) a = kpu.init_yolo2 (uppgift, 0.5, 0.3, 5, ankare) medan (True): img = sensor.snapshot () kod = kpu.run_yolo2 (uppgift, img) if code: for i in code: print (i) a = img.draw_rectangle (i.rect ()) a = kpu.deinit (task)

• Tryck på Kör -knappen och kortet visar livevideo från kameran till MaixPyIDE.
• Noggrannheten är ganska bra med tanke på att vi kör den på en $ 27 -bräda. Detta är verkligen imponerande och revolutionerande.

Steg 6: Slutsats

Detta kort är dock inte idealiskt, det saknar analoga ingångar, mikrofon, WiFi och Bluetooth. Det är dock en bra kamera med AI -funktioner som kan användas för ansiktsigenkänning, objekt- eller formdetektering och många andra detekteringsaktiviteter. Det här är också ett fantastiskt dev-kit för att komma igång med Kendryte K210 RISC-V-kärnan.

Jag hoppas att du tyckte att den här guiden var användbar och tack för att du läste. Om du har några frågor eller feedback? Lämna en kommentar nedan. Håll utkik!