Putusan kami
Menampilkan kamera 2MP, Pico dan semua fasilitasnya, kit ini menambahkan deteksi orang dan objek yang bisa diterapkan ke Raspberry Pi Pico Anda.
Untuk
+ Instruksi sederhana
+ Hasil cepat
+ Kompatibel dengan banyak papan
Melawan
– Membutuhkan pengetahuan C/C++
– Lensa tidak terlindungi
Ketika kita memikirkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, kita langsung memikirkan pusat data besar dengan kekuatan komputasi yang besar. Tetapi Raspberry Pi Pico mampu pembelajaran mesin melalui TinyML, yang dikembangkan untuk mikrokontroler. Dengan Kit Pembelajaran TinyML Uctronics $40, kami dapat dengan mudah menambahkan visi komputer ke proyek kami.
Kompatibel dengan banyak mikrokontroler yang berbeda, seperti yang dari Arduino, Kit Pembelajaran Uctronics TinyML termasuk Kamera Arducam Mini 2MP Plus yang telah digunakan untuk beberapa waktu dengan mikrokontroler lain, tetapi dengan kekuatan Raspberry Pi Pico kami melihat kinerja yang jauh lebih baik untuk mesin pembelajaran, peningkatan hampir 10x dibandingkan dengan Arduino.
Kami menempatkan Kit Pembelajaran Uctronics TinyML di bangku cadangan dan mempelajari lebih lanjut tentang apa yang dapat ditawarkan oleh kit ini.
Desain dan Penggunaan Uctronics TinyML Learning Kit
Berukuran hanya 0,78 x 1,34 inci (20 x 34,1 mm) fokus kit ini adalah Arducam 2MP Plus, kamera yang didasarkan pada OV2640, kamera 2MP yang dapat digunakan dengan mikrokontroler dan komputer melalui SPI (aliran data dan perintah) dan protokol I2C (konfigurasi sensor).
Kamera ini tidak terbatas hanya untuk digunakan pada Raspberry Pi Pico yang disertakan; itu juga dapat digunakan dengan papan berbasis Arduino dan ESP32. Resolusi 2MP mungkin kedengarannya tidak banyak, tetapi untuk visi komputer dan pembelajaran mesin, itu sudah cukup jika kami menganggap bahwa gambar kami hanya berukuran 320 x 320 piksel. Lensa kamera terdapat dalam dudukan M12 dan lensa tersebut dapat dipertukarkan dengan lensa M12 lainnya, tersedia secara terpisah.
Menghubungkan kamera ke Raspberry Pi Pico, atau RP2040 lainnya sangat mudah berkat kabel jumper yang disertakan. Sumber online dengan jelas menunjukkan pin GPIO yang harus kita gunakan untuk menghubungkan kamera ke Pico dan menunjukkan pin GPIO untuk adaptor USB ke TTL CP2102 yang disertakan yang digunakan untuk mengirim data video dari Pico ke aplikasi, yang dalam ulasan kami adalah skrip pendeteksi orang yang menjalankan Processing, antarmuka pemrograman yang mirip dengan Arduino IDE tetapi diarahkan pada seni visual.
Setelah mem-flash proyek UF2 yang telah dibuat sebelumnya, yang ditulis dalam C/C++ ke Raspberry Pi Pico kami, kami kemudian menginstal Processing IDE dan kode yang sesuai untuk menerima data gambar dan ditampilkan di desktop kami. Jika Anda adalah penggemar MicroPython, maka saat ini tidak ada pustaka MicroPython untuk TensorFLow Lite untuk Raspberry Pi Pico, tetapi Arducam sedang berupaya mendukung ini. Kamera Arducam Mini 2MP Plus juga dapat digunakan untuk mengambil gambar sederhana dan memiliki perpustakaan MicroPython yang didukung komunitas untuk menyederhanakan proses.
Kamera yang terhubung ke Raspberry Pi Pico memang keren, tetapi pembelajaran mesin jauh lebih keren. Tiny Machine Learning (TinyML), adalah versi TensorFlow yang dikembangkan untuk digunakan pada mikrokontroler yang hampir selalu memiliki daya komputasi yang lebih sedikit daripada komputer lengkap. Mikrokontroler seperti dari Arduino, Espressif (ESP32) dan sekarang Raspberry Pi mampu dilatih untuk mengidentifikasi objek, pola atau merespon input eksternal dari mikrofon, sensor dll.
Arducam mengklaim bahwa menggunakan kamera OV2640 dengan Raspberry Pi Pico kita dapat memproses pada 1 FPS, yang mungkin tidak terdengar banyak tetapi proyek setara yang berjalan pada Arduino adalah 1 frame setiap 18 detik. Jadi Pico jelas merupakan papan yang lebih baik untuk TinyML dengan anggaran terbatas. Arducam menyediakan repositori Github yang berisi serangkaian demo TinyML yang tersedia sebagai kode C mentah untuk penyesuaian dan kompilasi pada mesin Anda. Jika Anda ingin langsung menggunakan demo, ada versi pra-kompilasi yang disimpan sebagai file UF2 yang siap digunakan di Pico.
Proyek Apa yang Dapat Kami Gunakan Uctronics TinyML Learning KitFor?
Kit Pembelajaran TinyML Uctronics dirancang untuk TinyML dan karena itu diarahkan untuk proyek-proyek yang memerlukan kekuatan pemrosesan yang cukup untuk menambahkan visi komputer dan kecerdasan buatan ke sebuah proyek. Dengan menggunakan kamera sebagai input, kita dapat memberikan “penglihatan” pada robot dan, dengan menggunakan model yang berbeda, kita dapat melatih robot untuk mencari objek atau orang.
Ingin mengawasi penyusup di sebuah ruangan dan mengirim peringatan ke perangkat Anda melalui Internet? Nah kamera Arducam dan panduan kami untuk membuat Raspberry Pi Pico Anda online akan memungkinkan hal ini.
Intinya
Kit Pembelajaran Uctronics TinyML sangat menyenangkan, tetapi untuk mendapatkan yang terbaik darinya, Anda benar-benar perlu mengetahui C/C++ Anda, hingga perpustakaan MicroPython siap dirilis. Jika Anda sudah terbiasa dengan pembelajaran mesin, kemungkinan besar ini bukan batu sandungan bagi Anda.
Kamera Arducam Mini 2MP Plus sangat mudah dipasang, dengan instruksi yang jelas dan repositori GitHub yang terdokumentasi dengan baik dan dengan sedikit waktu bahkan seorang programmer pemula bisa mendapatkan hasil yang bagus.
