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ESP32以其强大的无线通信能力、领先的低功耗和高性价比等特性,已成为各类AIoT应用的理想选择。
用户使用Arduino框架和EdgeImpulse平台,只需添加几行代码,即可在ESP32上运行强大的机器学习算法。
ESP32集天线开关、射频巴伦、功率放大器、低噪声放大器、滤波器以及电源管理模块于一体,占用较小的PCB空间,即可最大化满足实际应用多样的功能需求。
使用EdgeImpulse在ESP32上运行机器学习算法,EdgeImpulse平台已支持使用ESP32和多个不同的摄像头模块,运行设备上的图像识别机器学习模型。
这些模型能够完成各种复杂的工作任务:例如检测人是否在画面中,评估农作物的生长情况,甚至可以估计一个物体的重量等等!
该模型可以部署为一个开源Arduino库,包含运行经过训练的impulse所需要的资源。只需点击一下,即可将该库添加到现有的ESP32 Arduino项目中。
借助EdgeImpulse嵌入式机器学习平台,可以在ESP32上运行上述的任意项目。
ESP32可作为独立系统运行应用程序或是主机MCU的从设备,通过SPI/SDIO或I2C/UART接口提供Wi-Fi和蓝牙功能。
ESP32具备卓越的性能和丰富的外设,集Wi-Fi、传统蓝牙、低功耗蓝牙为一体,提供高度集成的解决方案,广泛适用于各类物联网应用。
在ESP32上运行机器学习模型,您只需要一个ESP32开发板和一个Arducam Mini2 MPPlus或ESP32-CAM。
ESP32-CAM与Arducam具有相同的传感器,还包含了第一方驱动程序,可直接将传感器和ESP32-CAM开发板相连。
ESP32模组采用四层板设计,工作温度范围–40°C至105°C,已通过FCC、CE-RED、SRRC、IC、KCC和TELEC等认证,适用于各类商业应用开发。
“ESP32-CAM+EdgeImpulse”开发板可以识别不同的植物种类,并配有网页端界面、图像预览和片上图像调整功能。
这些示例只需替换EdgeImpulse库即可运行任何经过训练的图像分类模型,无需对ESP32固件做任何改动。用户可以快速建立原型并测试机器学习算法。
EdgeImpulse不仅支持图像处理,还支持在ESP32上处理各类传感器数据。可以在此基础上添加任何兼容Arduino的传感器驱动程序,并使用EdgeImpulse数据转发器来收集训练数据。
审核编辑:符乾江
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