Sipeed MAIX Caméra binoculaire pour Dock/Go/Bit
Sipeed MAix: AI au bord
L'intelligence artificielle est omniprésente aujourd'hui, des applications pour le grand public aux applications d'entreprise. Avec la croissance explosive des appareils connectés, associée aux demandes de confidentialité, aux contraintes de latence et de bande passante faibles, les modèles d'intelligence artificielle formés dans le Cloud doivent de plus en plus être exécutés à la périphérie.
MAIX est le module spécialement conçu par Sipeed pour exécuter l’intelligence artificielle sur le bord, nous l’appelons AIoT. Il offre des performances élevées, avec un faible encombrement physique et énergétique, permettant de déployer une intelligence artificielle de haute précision à la périphérie, et son prix compétitif permet son intégration à n’importe quel appareil IoT. Comme vous le voyez, Sipeed MAIX ressemble beaucoup à Google Edge TPU, mais il agit en tant que contrôleur maître et non en tant qu'accélérateur, ce qui en fait un coût et une consommation d'énergie plus bas que la solution AP + Edge TPU.
Scénarios d'avantage et d'utilisation de MAix:
- MAIX n'est pas seulement du matériel, il fournit également une infrastructure matérielle + logicielle de bout en bout facilitant le déploiement des solutions basées sur l'IA des clients.
- Grâce à ses performances, à son faible encombrement, à sa consommation réduite et à son faible coût, MAIX permet le déploiement à grande échelle d’une intelligence artificielle de haute qualité à la périphérie.
- MAIX n’est pas simplement une solution matérielle, il combine un matériel personnalisé, un logiciel ouvert et des algorithmes d’IA sophistiqués pour fournir des solutions d’IA de haute qualité et faciles à déployer.
- MAIX peut être utilisé pour un nombre croissant de cas d'utilisation industriels tels que la maintenance prédictive, la détection d'anomalies, la vision industrielle, la robotique, la reconnaissance vocale, etc. Il peut être utilisé dans les domaines de la fabrication, des locaux, des soins de santé, de la vente au détail, des espaces intelligents, des transports, etc.
MAix's CPU
- En matériel, MAIX intègre un puissant KPU K210 et offre de nombreuses fonctionnalités intéressantes:
- 1ère puce RISC-V concurrentielle, également 1ère puce AI compétitive, sortie en septembre 2018
- Processus 28 nm, IMAFDC double cœur RISC-V 64 bits, énorme mémoire SRAM haute vitesse 8 Mo sur puce (pas pour XMR: D), fréquence 400 MHz (prise en charge à 800 MHz)
- KPU (processeur de réseau de neurones) à l'intérieur, 64 KPU d'une largeur de 576 bits, prend en charge les noyaux de convolution, toute forme de fonction d'activation. Il offre 0,25 ToPS à 0,3 W, 400 MHz, lorsqu'il est overclocké à 800 MHz, il offre 0,5 ToPS. Cela signifie que vous pouvez faire la reconnaissance d'objet 60fps @ VGA
- APU (processeur audio) à l'intérieur, prise en charge de 8 microns, fréquence d'échantillonnage jusqu'à 192 KHz, unité FFT hardcore à l'intérieur, facilité de création d'un Mic Array (MAIX le propose également)
- FPIOA (réseau d'E / S programmable sur site) flexible, vous pouvez mapper 255 fonctions sur les 48 GPIO de la puce
- Caméra DVP et interface LCD MCU, vous pouvez connecter une caméra DVP, exécuter votre algorithme et l’afficher sur un écran LCD.
- Beaucoup d'autres accélérateurs et périphériques: accélérateur AES, accélérateur SHA256, accélérateur FFT (pas celui des APU), OTP, UART, WDT, IIC, SPI, I2S, TIMER, RTC, PWM, etc.
Module MAix
Bénéficiant des avantages du faible encombrement de K210, le module Sipeed MAIX-I ou M1, intégrez K210, une alimentation CC / CC à 3 canaux, une mémoire flash de 8 Mo / 16 Mo / 128 Mo (module M1w avec ajout de la puce wifi esp8285) dans le module Square Inch. Toutes les E / S utilisables se présentent sous forme de broches de 1,27 mm (50 mil), et la tension de ces broches est sélectionnable entre 3,3 V et 1,8 V.
Caméra binoculaire Sipeed MAIX pour Dock / Go / Bit
Le module de caméra Sipeed Binocular est une carte d'extension de caméra pour cartes de développement Maix AI conçue pour les applications de vision stéréoscopique AI et Binocular.
Il prend en charge la vision stéréoscopique binoculaire et la vision en profondeur. La caméra (OV2640 ou OV7725) et le micro I2S sont optionnels.
Le logiciel de MAix
MAIX supporte le SDK autonome original, la base du SDK FreeRTOS en C / C ++.
Et nous portons micropython dessus: http://en.maixpy.sipeed.com/. Il supporte FPIOA, GPIO, TIMER, PWM, Flash, OV2640, LCD, etc. Et il comporte zmodem, vi, SPIFFS, vous pouvez éditer directement python ou fichier sz / rz à bord. Nous sommes heureux de voir que vous contribuez à cela:
https://github.com/sipeed/MaixPy // projet Maixpy
https://github.com/sipeed/MaixPy_Doc_Us_En_Backup // Projet de wiki Maixpy
L'apprentissage en profondeur de MAix
MAIX prend en charge les modèles à virgule fixe que le cadre de formation généraliste forme, conformément à des règles de restriction spécifiques, et dispose d’un compilateur de modèles pour compiler les modèles dans son propre format.
Il supporte tiny-yolo, mobilenet-v1 et TensorFlow Lite! De nombreux modèles TensorFlow Lite peuvent être compilés et exécutés sur MAIX!
Documents
- Wiki-maixpy
- BBS
- MaixPy Introduction
- Getting Started
- MaixPy Release
- MaixPy Model
- MAIX_SDK_ToolChain
- MAIX_Tools
- Libraries
- Libraries - Maix
- Libraries - Machine vision
- MicroPython Introduction
- Difference between MicroPython & CPython
- MAIX Binocular Camera_Assembly drawing 2018.11.29
- MAIX Binocular Camera Schematic 2018.11.29
- Telegram group
- FAE support email: support@sipeed.com
- Kendryte K210 FreeRTOS SDK V0.5.0
- Kendryte K210 Standalone SDK V0.5.2
- Kendryte K210 datasheet English ver.V0.1.5
- Kendryte Standalone SDK Programming Guide V0.3.0
- Kendryte FreeRTOS SDK Programming Guide V0.1.0
- Kendryte OpenOCD for win32 V0.1.3
- Kendryte OpenOCD for Ubuntu x86_64 V0.1.3
- RISC-V 64bit toolchain for Kendryte K210_win32 V8.2.0
- RISC-V 64bit toolchain for Kendryte K210_ubuntu_amd64 V8.2.0
- K-Flash V0.3.0
- Kendryte K210 Model Download Guide V0.1.0
- Kendryte K210 Face Detection Demo V0.1.0
- kendryte-Github
- Cmake installation
- Windows CPP Build tools