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使用 SenseCraft AI 在 SenseCAP A1102 上部署 AI 模型

概述​

SenseCAP A1102 是一款功能强大的传感器设备，将先进的 AI 能力与便捷的部署方式相结合。本指南将引导你通过 SenseCraft AI 网站在 A1102 上部署官方或自定义 AI 模型，并提供配置、部署和测试的分步说明。

在 SenseCAP A1102 上部署 AI 模型

训练并部署你的 AI 模型：为你的 LoRaWAN 摄像头加载自定义或官方 AI 模型，实现实时分析。SenseCAP A1102 能够为你的应用带来灵活的 AI 驱动洞察。

  • 结合 LoRaWAN 摄像头的自定义 AI 模型部署

    借助 SenseCAP A1102，你可以训练自己的 AI 模型并将其直接部署到支持 LoRaWAN 的摄像头上，从而实现实时目标检测。与 LoRaWAN 的无缝集成确保你的 AI 驱动洞察能够在现场被获取并付诸行动。

  • 使用预训练模型或自定义模型

    SenseCAP A1102 支持多种预训练 AI 模型，同时也支持使用公开或自定义数据集（例如 Roboflow Universe 上的数据集）来训练自定义模型。这种灵活性使你能够轻松部署专门针对自身应用场景定制的模型。

  • 多种应用场景

    SenseCAP A1102 可部署在多种真实应用场景中。无论是用于农业中监测植物叶片健康状况、用于城市环境中检测停车位占用情况，还是用于海事领域中跟踪船舶位置，你的 AI 模型都可以根据具体需求进行适配。

前置条件​

所需硬件​

  • SenseCAP A1102 设备
  • USB Type-C 数据线
  • 电脑（PC）

所需软件​

官方 AI 模型部署流程​

步骤 1. 通过 SenseCraft AI > Models > Workspace > SenseCAP A1102 进入 SenseCAP A1102 工作空间，或使用此工作空间直达链接。

步骤 2. 通过串口连接到我们的平台

  • 使用 Type-C 数据线将设备连接到电脑（请确保连接的是上方的 Type-C 接口，即 Himax 串口，如下图所示）。
  • 点击 Connect
  • 在弹出的窗口中选择正确的串口并点击 Connect

如果选择了正确的端口，你将能够通过 Invoke 查看预览视频流，并正常继续选择和烧录模型。

步骤 3. 选择你想要部署到设备上的 AI 模型

  • 点击 Select Model

  • 在 SenseCraft AI 中从 Public Models 或你自己训练的模型中进行选择

  • 点击模型后将开始烧录流程

note

你的设备现在正在使用你部署的 AI 模型进行检测并上传结果！请前往你的 APP 或其他平台查看。

自定义 AI 模型部署流程​

note

我们的 AI 模型可以训练多个类别，但由于识别结果是通过 S2100 进行传输，因此只有前 9 个类别可以被有效上报。

步骤 1. 从 Roboflow 获取数据集

  • 如果你想使用自己的图片并进行标注以获取数据集，请访问 Roboflow 创建一个 Project
note

当使用你自己的图像时，请特别注意标签顺序。 只有前 9 个类别（标签索引 0–8）是有效的，并且可以被 A1102 识别。 如果你的数据集包含超过 9 个类别，你必须在导出模型前删除其他类别，仅保留所需的 9 个类别。

步骤 2. 从 Roboflow 导出数据集

  • 点击 Overview 并检查类别（classes）
note

显示的类别顺序与标签索引顺序一一对应。因此，只有前 9 个类别（标签索引 0–8）才能在 A1102 上被正确上传为识别结果。 如果你的模型包含超过 9 个类别，你必须通过将数据集克隆到你自己的项目中、删除其他标签，然后重新导出数据集的方式，仅保留你需要的 9 个类别。

  • 在项目中，点击 Dataset
  • 点击 Download Dataset
  • 点击 Download Dataset
  • 选择 COCO 和 Show download code，然后点击 Continue
  • 复制 Raw URL，该链接将在 AI 模型训练过程中使用

步骤 3. 使用数据集训练你的 AI 模型

  • 按照模型训练快速入门使用你准备好的数据集来训练 AI 模型。

  • 训练完成后，将训练好的模型导出为 .tflite 格式，该文件将用于在设备上进行部署。

步骤 4. 上传并烧录自定义 AI 模型

  • 通过串口连接到我们的平台

  • 使用 Type-C 数据线将设备连接到电脑（请确保连接的是上方的 Type-C 接口，即 Himax 串口，如下图所示）。

  • 点击 Connect

  • 选择正确的串口并在弹出窗口中点击 Connect

  • 点击 Upload Model

  • 配置你的模型信息

  • Model File: 关于训练和导出 TFLite 模型的详细说明，请参考此指南

  • Object: 与模型标签顺序（从 0 到 8）对应的类别名称。最多仅支持 9 个类别——任何额外的类别都不会被显示。

  • 点击 Send 并等待烧录过程完成

在 Seeed Portal 中的结果分析​

  • 第一个数值是数据上报的时间戳

  • 接下来的九个数值表示每个类别索引（从 0 到 8）的置信度分数（measurementValue）。

  • 最后一个数值携带模型信息，包括与已部署 AI 模型相关的元数据。

在 TTN 中的结果分析​

  • 每个结果包含 10 个测量值，对应 10 个 RS485 通道。

  • 前九个测量值表示每个类别索引（从 0 到 8）的置信度分数（measurementValue）。

  • 第十个测量值携带模型信息，包括与已部署 AI 模型相关的元数据。

常见问题​

问：我可以上传什么类型的自定义模型？

答：你可以上传扩展名为 .tflite 的模型。你可以按照 Model training quick start 中的说明来训练并导出你自己的模型。

技术支持与产品讨论​

感谢你选择我们的产品！我们将为你提供多种支持，以确保你在使用我们产品的过程中尽可能顺利。我们提供多种沟通渠道，以满足不同的偏好和需求。

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