最近刚考完试,小学弟找我帮他完成个项目,完成接入云的一些功能,S具体有STM32搭载S1216 GPS+北斗 双模定位模块采集经纬度,占用串口2;BMP180气压监测模块采集气压,占用IIC1,;ESP8266 WIFI模块与机智云通信,占用串口3,同时也占用了IIC2,;DHT11采集温湿度,占用PG11;MPU6050采
K210K210学习笔记(总)前言K210学习笔记传送门 前言先说一下本篇博文是用于对 K210 系列学习笔记做一个集中传送门的,方便后续大家可以快速找到对应博文,因此本篇博文对大家的帮助可能要随着时间才能越来越大哦(增值属性博文~!哦耶!) 本人大四学生,电赛生涯已经走到尽头,一路上踩过不少坑,但运气也不错拿了两年省一,思来想去,决定开始写博客,将电赛经验分享一二,能力有限,高手轻喷。 K
K210开发板学习笔记-点亮LED灯 1. 介绍 51 单片机非常像,实验的2个LED灯都是一头接了 +3.3v 电源,控制 LED灯亮的话需要 K210芯片 对应的管脚提供一个低电平。管脚:低电平-LED亮高电平-LED灭GPIO 连接为:K210-io0  -> LED0 ->+3.3vK210-io17 -> LED1 -&g
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勘智K210是一款什么样的芯片?勘智K210是小编去年买的一块AIRV R3开发套件时接触的一款芯片。性价比不错,如下图所示:具有双核64位处理器,并自带独立FPU;有一块KPU用于神经网络加速单元;还有一块APU用于语音数据处理。 所以这块芯片具有视觉听觉处理能力,功耗低,性能高的特点,并且采用TSMC 28纳米制程,稳定性可靠性具有一定保证。因此常被用在物联网领域的开发(勘物)
基于K210的口罩检测与人脸识别——手把手教学K210简介人脸识别模型获取口罩检测模型获取使用说明模型总结代码下载基于深度学习与FreeRTOS的多功能视觉防疫终端视频演示 笔者最近期末综合设计,设计一个 基于深度学习与FreeRTOS的多功能视觉防疫终端,本人负责人脸识别口罩检测模块,采用k210完成该模块。 K210简介 本次设计采用基于k210设计的maixbit开发板载UART /
早前买了心电传感器,一直没机会用起来,疫情期间无聊翻将出来发现买错了,但是心电导联线是通用的,好消息是模块也大大降价了,再买来开始这个实验。硬件准备:Arduino兼容的单片机,开始选用UNO简单方便,但是需要配蓝牙麻烦些,后来直接选用ESP32自带蓝牙AD8232模块及配套线几个电极片,仔细翻PDF后发现之前买错的 AD8221模块估计也能用,只是需要正负电压麻烦些。考虑到USB供电有些不靠谱
一、原理及引脚查阅扩展板引脚图跳线帽连接P4.6--P3.6(PA6)控制DS18B20为单线协议,对时序的要求较为苛刻。控制单个DS18B20的配置步骤如图1.初始化的时序图:主机首先发出一个480-960us的低电平脉冲(复位),然后释放总线为高电平,并在随后的480微秒时间内,对总线进行检测,如果有低电平出现说明总线上有器件已做出应答。若无低电平出现一直都是高电平说明总线上无器件应答。作为从
本资料整理自 Kaggle上的Spooky NLP and Topic Modelling tutorialimport base64 import numpy as np import pandas as pd #Plotly imports 一种可视化工具 import plotly.offline as py py.init_notebook_mode(connected=True) i
目录1. K210芯片简介2. 开发板选择2.1 Sipeed M1w DOCK 荔枝丹开发板2.2  M1n K210 金手指模块 核心板2.3  MAIX GO K210 AI掌上全功能开发板2.4 Sipeed MAIX Bit RISC-V K210开发板2.5 M5Stack StickV AI K210摄像头开发板2.6 Widora BITK210&nb
前言uart 模块主要用于驱动开发板上的异步串口,可以自由对 uart 进行配置。k210 一共有3个 uart,每个 uart 可以进行自由的引脚映射。一、MAIX BIT串口使用步骤1.引脚映射在使用 uart 前,我们需要使用 fm 来对芯片引脚进行映射管理。如下所示,将 PIN10 设置为 uart2 的发送引脚,PIN11 设置为 uart2 的接收引脚fm.register(boar
前言k210是一个面向AIOT应用的低功耗,低成本芯片方案。 它目前支持的深度学习模型类型有tensorflow tflite, caffe1.0以及onnx。 值得注意的是,这3个模型类型所支持的算子有限,这会导致复杂些模型不能在k210上运行。k210另外一个缺点是,它内置了SRAM, 给ai模型的内存大小只有2MB,也就是说它只能支持2MB以内的模型。移植流程由于我们项目的模型是yolov3
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K210视觉体验—人脸识别使用设备ZTFR开发板人脸识别构造函数导入模型示例代码基础测试炫酷识别 使用设备ZTFR开发板人脸识别首先简单介绍一下 K210 的 KPU。KPU 是 K210 内部一个神经网络处理器,简单来说就是 KPU 能加载运行各种现成的 AI 算法模型,实现各种机器视 觉等功能。 MaixPy 中人脸识别本质是目标检测,主要通过在 K210 的 KPU 上跑 YOLO(Yo
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esp8266 RTOS驱动 MX25L12835E硬件方面 MX251L12835E的 RESET引脚与WP引脚要接入高电平(3.3V),其它对着连就好了 因esp8266 RTOS下的SPI传输只能最多64位字节,另外其传输时是低位先行。 无奈的调试了一多次,完成如下代码,具体的请各位大神自己体会吧 已知写入前要保证存储的内容已重置头文件user_25l12835.h#ifndef _USER
文章目录1、基本资料来源2、基本视觉功能1、固件定制2、程序移植3、训练K210环境搭建1、CUDACUDNN的安装配置2、开始安装3、anaconda环境配置4、训练神经网络模型1、使用官方训练模型训练2、使用maixhub在线训练3、使用mx-yolov3训练 本文算是对K210使用的一个记录吧,这样以后方便后面的学弟学妹快速学习了解K210的基本知识入门使用1、基本资料来源官网(嘉楠堪
目录前言一.摄像头的配置二.画图一.摄像头的配置在 pyAI-K210 pyAI-OpenMV4 中摄像头是视觉效应的基本元件,接下来让我们来学习摄像头的应用吧。OpenMV4 K210 对摄像头配置的使用是一摸一样的,由此我们可以得出,两个机器的摄像头模块的所有功能应该也是可以互通的,那么让我们继续学习摄像头的有趣应用吧。构造函数sensor摄像头对象,通过 import 直接调用使用方
本文简介K210的图像识别首先要明确的是图像识别 ,我们需要识别的是什么  ,如何让机器代替我们识别  ,我们人类认识世界万物  知道这个是玫瑰花  这个是豆腐  这个是火车   这个是我们一步一步的学习所得的,当然如何让机器识别出物品  也需要机器学习关于具体的机器学习  神经网络  不再这里讲解
文章目录前言一、Arduino的下载二、源码下载1.ESP32源码下载2.ESP32S2源码下载三、程序测试四、可能遇到的问题错误一:错误二:五、资源获取 前言安信可ESP-12K模块采用的是乐鑫 ESP32-S2 芯片,"阉割版ESP32"虽然去掉了蓝牙,但依然比 ESP8266 性能比更高,有43个可编程 GPIO,其特性:基于 RSA-3072 算法的安全启动基于 AES-XTS-256
PriorBox构建源码论文链接实际上PriorBox即default boxes即anchors。本文代码将要复现的是论文中对于Choosing scales and aspect ratios for default boxes这一节的描述。default box 设置原理早先的工作已经反映出浅层能够获取更多目标的细节,因此可以提升语义分割的质量。因此SSD借鉴这一特点,同时利用浅层深层的信
前言MAIX BIT(K210)openmv在传统视觉处理这个方面代码是通用的,掌握K210的色块识别二维码识别其实也掌握了openmv对应的用法。一、二维码是什么?二维码 (2-dimensional bar code),是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。从对二维码的定位上看,二维码是一个门、一扇窗,或是一个通道,我们所看到的会因扫描
手头有个以前开发自动跟随拍的K210器件(视频  https://www.douyin.com/video/6943813162625961252?previous_page=app_code_link )。闲时无聊,决定用它改造一个万用宝,目标呢家里常用的小设备集成起来,省的家里一堆小东西。功能:1. 人脸识别:人脸定位 、 人脸特征点检测、特征点对比;2. 生理参数检测:血压(个人数
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