Učenje klasifikacije slik na ugnezdenih napravah (ESP32-CAM). Avtor: Marcelo Rovai Vedno bolj se soočamo z revolucijo vgradnje strojnega učenja. In ko govorimo o strojnem učenju (Machine Learning: ML), prva stvar, ki pride na misel, je klasifikacija slik, nekakšen ML Hello World! Ena najbolj priljubljenih in cenovno dostopnih razvojnih plošč, ki že ima integrirano kamero, je ESP32-CAM, ki združuje Espressif ESP32-S MCU čip s kamero ArduCam OV2640. Čip ESP32 je tako zmogljiv, da lahko obdeluje celo slike. Vključuje komunikacije I2C, SPI, UART ter PWM in DAC izhode. Parametri: Delovna napetost: 4,75-5,25V Flash: privzeto 32Mbit RAM: notranji 520KB + zunanji 8MB PSRAM Wi-Fi: 802.11b/g/n/e/i Bluetooth: Bluetooth 4.2BR/EDR in standard BLE Podporni vmesnik (2Mbps): UART, SPI, I2C, PWM Podpora za TF kartico: največja podpora 4G IO vrata: 9 Hitrost serijskih vrat: privzeto 115200 bps Razpon spektra: 2400 ~ 2483,5 MHz Oblika antene: vgrajena PCB antena, dobitek 2dBi Izhodni format slike: JPEG (podpira samo OV2640), BMP, SIVILA Upoštevajte, da ta naprava nima vgrajenega serijskega modula USB-TTL, zato bo za nalaganje kode v ESP32-CAM potreben poseben adapter, kot je prikazano na sliki 5 Vsebina je na voljo le naročnikom na internetno izdajo. Prijava Nakup naročnine
The post ESP32-CAM: TinyML razvrstitev slik – sadje proti zelenjavi first appeared on Svet elektronike.