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Grove Vision AI 模块 V2

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简介​

这是一个基于 MCU 的视觉 AI 模块，采用 Arm Cortex-M55 和 Ethos-U55 提供支持。它支持 TensorFlow 和 PyTorch 框架，并兼容 Arduino IDE。通过 SenseCraft AI 算法平台，可以将训练好的机器学习模型部署到传感器上，无需编写代码。该模块配备标准 CSI 接口、板载数字麦克风和 SD 卡插槽，非常适合各种嵌入式 AI 视觉项目。

tip

请使用基于 Chrome 引擎的 Chrome 或 Edge 浏览器。

特性​

  • 强大的 AI 处理能力：采用 WiseEye2 HX6538 处理器，配备双核 Arm Cortex-M55 和集成的 Arm Ethos-U55 神经网络单元。
  • 多样化的 AI 模型支持：轻松部署 SenseCraft AI 提供的现成模型或自定义 AI 模型，包括 Mobilenet V1、V2、Efficientnet-lite、Yolo v5 和 v8。支持 TensorFlow 和 PyTorch 框架。
  • 丰富的外设设备：包括 PDM 麦克风、SD 卡插槽、Type-C 接口、Grove 接口及其他外设。
  • 高度兼容性：兼容 XIAO 系列、Arduino、Raspberry Pi、ESP 开发板，便于进一步开发。
  • 完全开源：所有代码、设计文件和原理图均可修改和使用。

应用场景​

  • 工业自动化：质量检测、预测性维护、语音控制等。
  • 智慧城市：设备监控、能源管理等。
  • 交通运输：状态监控、位置追踪等。
  • 智慧农业：环境监测等。
  • 移动物联网设备：可穿戴设备、手持设备等。

硬件概览​

要充分利用 Grove Vision AI V2 的功能，您可能需要单独购买 CSI 摄像头，我们推荐 OV5647-62 FOV 摄像头模块（适用于 Raspberry Pi）。

连接到 CSI 接口摄像头​

当您准备好 Grove Vision AI V2 和摄像头后，可以通过 CSI 连接线将它们连接起来。连接时，请注意针脚排的方向，避免反向插入。

启动 / 重置 / 驱动程序​

启动​

如果您使用了一些不寻常的方法，导致 Grove Vision AI 在软件层面完全无法正常工作，那么您可能需要将设备置于 BootLoader 模式以恢复设备。以下是进入 BootLoader 模式的方法。

方法 1

请断开 Grove Vision AI 与您的计算机之间的连接线，然后按住设备上的 Boot 按钮并保持不松开。此时，请使用 Type-C 数据线将 Grove Vision AI 连接到您的计算机，然后再松开按钮。此时设备将进入 BootLoader 模式。

方法 2

在 Grove Vision AI 已连接到您的计算机的情况下，您可以通过按下 Boot 按钮，然后快速按下 Reset 按钮来进入 BootLoader 模式。

重置​

如果您遇到设备数据突然无法上传或图像卡住的问题，可以尝试使用 Reset 按钮重新启动设备。

驱动程序​

如果您发现 Grove Vision AI V2 在连接到您的计算机后无法被识别，那么您可能需要在计算机上安装 CH343 驱动程序。以下是下载和安装 CH343 驱动程序的链接。

:::提示 在 Linux 上使用时，您需要添加以下内容，以下是 UBUNTU 的配置，其他系统类似，但不会列出它们：

sudo echo 'USBSYTEM=="tty", ATTRS{idVendor}=="1a86", ATTRS{idProduct}=="55d3", MODE:="0666"' > /etc/udev/rules.d/99-grove-vision-ai.rules
sudo udevadm control --reload-rules
sudo udevadm trigger

:::

Bootloader 恢复工具手册​

本部分介绍如何恢复 Grove Vision AI (WE2) 模块的 Bootloader。恢复工具是一种软件工具，可用于在 Bootloader 损坏时恢复 Grove Vision AI (WE2) 模块的 Bootloader，或为 Grove Vision AI (WE2) 模块刷新新的固件。

前置条件​

  • 任何支持 Arduino IDE 且具有 I2C 接口的开发板。
  • Grove Vision AI V2
  • 4-Pin 连接线

软件安装​

  1. 从 官方网站 安装 Arduino IDE。
  2. 从 GitHub 仓库 下载最新版本的 Seeed_Arduino_SSCMA 库。
  3. 在 Arduino IDE 中选择 Sketch > Include Library > Add .ZIP Library，然后选择下载的文件以添加库。
  4. 在 Arduino IDE 中打开 we2_iic_bootloader_recover 示例：File > Examples > Seeed_Arduino_SSCMA > we2_iic_bootloader_recover。
  5. 将示例上传到您的 Arduino 开发板。

硬件连接​

使用 4-Pin 连接线将 Grove Vision AI (WE2) 模块连接到 Arduino 开发板的默认 I2C 接口。确保每根线连接到正确的引脚。

  • SCL -> SCL (Grove Vision AI WE2)
  • SDA -> SDA (Grove Vision AI WE2)
  • VCC -> VCC (Grove Vision AI WE2, 3.3V)
  • GND -> GND (Grove Vision AI WE2)

使用方法​

  1. 确保您的 Arduino 开发板已连接到计算机，并且 Grove Vision AI (WE2) 模块已连接到 Arduino 开发板。
  2. 在 Arduino IDE 中打开串行监视器。（或使用其他串行监视器软件，例如 minicom、PuTTY）
  3. 等待检测到 Grove Vision AI (WE2) 设备。
  4. 按下回车键以开始 Bootloader 恢复过程，等待过程完成。

:::注意 在将 Grove Vision AI V2 连接到您的计算机之前，请按住 BOOT 按钮，同时通过数据线连接到计算机，然后松开 BOOT 按钮。在某些情况下，您可能需要尝试 3-10 次才能成功恢复 Bootloader。 :::

入门指南​

Arduino 入门​

Arduino（Seeed Studio XIAO）
对象识别或串行通信

SenseCraft AI 入门​

SenseCraft AI 模型助手
无需编码体验，部署和观察 AI 模型

将 Grove Vision AI V2 连接到 Home Assistant​

连接到 Home Assistant
将 Grove Vision AI V2 集成到 Home Assistant

故障排除​

问题 1：Grove Vision AI 是否可以在输出实时屏幕的同时查看 XIAO 的结果信息？​

不可以。考虑到帧率或图像推理速度，我们目前不支持同时执行这两项任务。如果连接了 XIAO，则只能接收识别信息报告，而无法查看实时帧。

问题 2：Grove Vision AI V2 支持哪些摄像头？是否仅支持 OV5647-62？​

您可以在这里查看。目前我们已经为 OV5642 系列摄像头编写了驱动，因此 Grove Vision AI V2 支持全系列的 Raspberry Pi OV5647 摄像头，例如 OV5647-62、OV5647-67 和 OV5647-160。其他 CSI 摄像头理论上是支持的，但由于某些摄像头没有编写驱动程序或自身没有颜色处理单元，因此可能会出现颜色仅为绿色的问题，缺失全彩可能会对识别的准确性产生影响。

资源​

技术支持与产品讨论​

感谢您选择我们的产品！我们提供多种支持渠道，确保您使用我们的产品时体验顺畅。我们提供多种沟通方式，以满足不同的偏好和需求。

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