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使用 Edge Impulse 进行一站式模型训练

note

本文档由 AI 翻译。如您发现内容有误或有改进建议，欢迎通过页面下方的评论区，或在以下 Issue 页面中告诉我们：https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

概述​

在本篇 Wiki 中，我们将教您如何使用 Edge Impulse 为您的特定应用训练自己的 AI 模型，然后轻松将其部署到 SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor 上。让我们开始吧！

tip

什么是 Edge Impulse？ Edge Impulse 是一个面向企业团队的边缘 AI 平台，用于在任何边缘设备上构建优化模型。通过先进的 AI 传感器功能，快速实现价值交付并推动产品创新。

硬件准备​

Seeed SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor 是一款专为开发者设计的图像识别 AI 传感器。SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor 结合了 TinyML AI 技术和 LoRaWAN 长距离传输，提供了一种低功耗、高性能的 AI 设备解决方案，可用于室内和室外环境。
该传感器采用 Himax 的高性能、低功耗 AI 视觉解决方案，支持 Google TensorFlow Lite 框架和多个 TinyML AI 平台。

它完全支持 Edge Impulse，这意味着您可以直接从工作室采集摄像头的原始数据、构建模型并将训练好的机器学习模型部署到模块，无需任何编程。SenseCAP - Vision AI 模块可直接从 Seeed Studio Bazaar 购买。

  • SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor
  • USB Type-C 数据线
  • 带有互联网连接的 Windows/ Linux/ Mac 设备

软件准备​

要在 Edge Impulse 中设置 A1101，您需要安装以下软件：

  1. Edge Impulse CLI。
  2. 在 Linux 上：
    • GNU Screen：例如通过 sudo apt install screen 安装。
  3. 下载最新的 Bouffalo Lab Dev Cube。
tip

安装 Edge Impulse CLI 时遇到问题？ 请参阅 安装和故障排除指南。

连接到 Edge Impulse​

安装完所有软件后，现在可以将 A1101 连接到 Edge Impulse。

注意：

如果您是在 2023 年 3 月 30 日之后购买的设备，则无需更新 EI 固件，请直接跳到 STEP3 设置密钥。请注意，更新 EI 固件会覆盖默认模型。

步骤 1. 更新 BL702 芯片固件​

BL702 是 USB-UART 芯片，用于实现 PC 与 Himax 芯片之间的通信。您需要更新此固件以使 Edge Impulse 固件正常工作。

  1. 从 这里 获取最新的引导加载程序固件：tinyuf2-sensecap_vision_ai_xxx.bin。

  2. 使用 USB Type-C 数据线将 A1101 连接到 PC，同时按住 A1101 上的 Boot 按钮。

  1. 打开之前安装的 Bouffalo Lab Dev Cube 软件，选择 BL702/704/706，然后点击 Finish。
  1. 转到 MCU 标签。在 Image file 下，点击 Browse 并选择您刚刚下载的固件。
  1. 点击 Refresh，选择与连接的 A1101 相关的 Port，将 Chip Erase 设置为 True，点击 Open UART，然后点击 Create & Download 并等待过程完成。

如果一切顺利，您将看到输出为 All Success。

note

如果闪存过程中出现错误，请尝试多次点击 Create & Download，直到看到 All Success 消息。

步骤 2. 更新 Edge Impulse 固件​

A1101 尚未预装正确的 Edge Impulse 固件。要更新固件：

  1. 下载最新的 Edge Impulse 固件 并解压以获取 firmware.uf2 文件。

  2. 再次使用 USB Type-C 数据线将 A1101 连接到 PC，并双击 A1101 上的 Boot 按钮以进入 mass storage mode。

  3. 此时，您将在文件资源管理器中看到一个新的存储驱动器，显示为 SENSECAP。将 firmware.uf2 文件拖放到 SENSECAP 驱动器中。

复制完成后，SENSECAP 驱动器将消失。这是检查复制是否成功的方法。

步骤 3. 设置密钥​

在命令提示符或终端中运行以下命令：

edge-impulse-daemon

这将启动一个向导，要求您登录并选择一个 Edge Impulse 项目。如果您想切换项目，请使用 --clean 参数运行该命令。

或者，最新版本的 Google Chrome 和 Microsoft Edge 可以直接从您的 A1101 收集数据，而无需使用 Edge Impulse CLI。有关更多信息，请参阅这篇博客文章。

第 4 步：验证设备是否已连接​

就是这样！您的设备现在已连接到 Edge Impulse。要验证这一点，请访问您的 Edge Impulse 项目，然后点击 Devices。设备将显示在这里。

从 A1101 - Vision AI 收集数据​

一切设置完成后，您现在可以通过以下教程构建并运行您的第一个机器学习模型：

可以直接从 Studio 捕获来自板载摄像头的帧：

最后，一旦模型训练完成，可以轻松部署到 A1101 – Vision AI 模块上开始推理！

将模型部署到 A1101 - Vision AI​

在构建机器学习模型并从 Edge Impulse Studio 下载 Edge Impulse 固件后，通过以下步骤将模型 uf2 文件部署到 SenseCAP - Vision AI 模块：更新 Edge Impulse 固件部分的步骤 1 和步骤 2。

将 firmware.uf2 文件从 EDGE IMPULSE 拖放到 SENSECAP 驱动器。

当您在本地界面上运行以下命令时：

edge-impulse-daemon --debug

它会要求您点击一个 URL，然后您将在设备上看到摄像头的实时预览。

在 SenseCap Mate 上配置您的模型​

  • 在 Config 屏幕下，选择 Vision AI Sensor

  • 长按 SenseCap A1101 上的配置按钮 3 秒钟以进入蓝牙配对模式

  • 点击 Setup，它将开始扫描附近的 SenseCAP A1101 设备。进入 Settings 并确保选择了 Object Detection 和 User Defined 1。如果没有，请选择它并点击 Send。

  • 进入 General 并点击 Detect

  • 点击这里 打开摄像头流的预览窗口

  • 点击 Connect 按钮。然后您将在浏览器上看到一个弹出窗口。选择 SenseCAP Vision AI - Paired 并点击 Connect
  • 使用预览窗口查看实时推理结果！

例如，如上图所示，猫被检测到并用边界框标记出来。在这里，“0”对应于同一类别的每次检测。如果您有多个类别，它们将被命名为 0、1、2、3、4 等。此外，每个检测到的目标（如上图中的苹果，置信度为 0.72）的置信分数也会显示出来！

技术支持与产品讨论​

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