Семейство Raspberry Pi Zero состоит из двух плат - Pi Zero и Pi Zero W, каждая из которых оснащена одноядерным процессором Arm с тактовой частотой 1 ГГц, оперативной памятью 512 МБ и различными разъемами, такими как HDMI, USB, CSI и т. Д. Pi Zero W также обладает возможностями Wi-Fi и Bluetooth. Тем не менее, линейка довольно слабая по сравнению с Pi 3 или новым Pi 4, а с одним одноядерным процессором его сложно использовать для машинного обучения. Однако добавление ускорителя искусственного интеллекта может сделать Pi Zero очень привлекательным вариантом для недорогих приложений - в этом и сияет AI Hat XAPIZ3500 от XALogic.
XaLogic XAPIZ3500
Шляпа XAPIZ3500 подключается к Pi Zero и совместима со всеми другими платами Raspberry Pi с 40-контактным разъемом.
Основанная на модуле XAM3500 от XaLogic, XAPIZ3500 - это плата, которая упрощает использование XAM3500 с Pi Zero. Модуль XAM3500 еще меньше, и после первоначальной разработки с Raspberry Pi его можно интегрировать с индивидуальным решением для крупномасштабного производства.
Модуль XAM3500 оснащен процессором Kendryte K210, 128 МБ QSPI Flash и криптографическим сопроцессором Microchip ATECC608A, который обеспечивает надежную аутентификацию для разработки безопасных облачных приложений IoT и взаимодействия с AWS IoT или Google Cloud Ядро Интернета вещей ». Процессор Kendryte K210 состоит из двухъядерного 64-битного процессора RISC-V с FPU (блок с плавающей запятой), процессора нейронной сети (KPU) или ускорителя сверточной нейронной сети (CNN), аудиоускорителя (APU) , и различные другие блоки (AES FFT и т. д.). Более подробную информацию вы можете найти в его даташите здесь. Kendryte 210 потребляет менее 1 Вт для типичных приложений.
Начало работы
Как описано в Кратком описании продукта XAM3500, модуль можно использовать для приложений компьютерного зрения, таких как подсчет людей и автоматизированная система парковки, и это лишь некоторые из них.
Обычно вам нужно использовать Noobs для установки Raspbian на SD-карту Raspberry Pi, а затем установить другие необходимые библиотеки; однако, чтобы ускорить процесс, XaLogic предоставил образ для плат Raspberry Pi и инструкцию по настройке здесь. У них есть демонстрационный скрипт на изображении, показывающий обнаружение объектов в стиле Yolo, которое может работать со скоростью 2 FPS на Pi Zero - это означает, что его нельзя использовать для приложений реального времени, но все же хорошо для других случаев использования. . Код для демонстрации доступен на XaLogic репозиторий GitHub. XaLogic также предоставляет предварительно обученные модели для обнаружения лиц, оценки возраста и пола, простых голосовых команд, обнаружения аномальной вибрации, и они даже могут поддерживать разработку пользовательских моделей для особых случаев.
В настоящее время от XaLogic нет документации о том, как создавать свои собственные модели; хотя он использует процессоры K210, а Kendryte предоставила автономные SDK и FreeRTOS SDK. Есть руководства по программированию от Kendryte для обоих SDK, а некоторые модели и примеры можно найти здесь.
Постройте решение
Допустим, мы хотим создать недорогой продукт, который определяет присутствие человека в комнате. Для этого нам понадобятся:
- Камера: Raspberry Pi Camera от Arducam - 13,49 доллара (мы можем использовать самую дешевую, какую сможем найти).
- Raspberry Pi Zero W - 10 долларов (4 доллара за заголовки, или можно паять самостоятельно). Если вам не нужны Wi-Fi + Bluetooth, вы можете использовать Raspberry Pi Zero за 5 долларов.
- XAPIZ3500 Pi HAT - 28,80 долларов США
Общая стоимость: ~ 52,29 доллара + налог (не включая такие вещи, как блок питания, корпус и т. Д.)
БМ в ~ 52 доллара может показаться завышенным - большая часть его исходит от искусственного интеллекта и камеры - но если покупать в больших объемах, общая стоимость снизится (особенно если мы напрямую будем использовать модуль XAM3500). После этого все можно разместить в красивом футляре.
Вышеупомянутый корпус просто доказывает концепцию, но после добавления шляпы XAPIZ3500 поверх Pi Zero W большинство доступных корпусов, вероятно, не поместятся из-за увеличенной высоты, поэтому потребуется индивидуальный блок.
Другие AI HAT
Экосистема Raspberry Pi огромна, и есть различные другие доступные шляпы. К ним относятся Grove AI HAT , который содержит модуль от Sipeed - Sipeed MAix M1 и использует процессор Kendryte K210 для ускорения вывода. Модуль Sipeed не имеет специального криптографического процессора для аутентификации, но у него есть отдельный разъем для камеры. Sipeed также предлагает различные другие доски для разработчиков.
Поскольку Grove AI и XAPIZ3500 HAT оснащены одним и тем же процессором (Kendryte K210), их производительность вывода должна быть одинаковой.
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте на периферии, обязательно ознакомьтесь с приведенными ниже ссылками.
