MCU’da Akıllı Gözleri Keşfetmek – Seeed Vision Challenge’a Katıl ve BÜYÜK ÖDÜL KAZAN!

Bu Zorluğun Arka Planı

AI Vision sensörü, daha önce görülmemiş sahneleri görmenize ve analiz etmenize yardımcı olabileceğine inandığımız bir sensördür. İşte nedenleri:

1. Birçok geleneksel sensör için geçerli bir alternatif: Örneğin, hareket algılama için PIR Sensörleri, mesafe ölçümü için Ultrasonik Sensörler, sıcaklık okumaları için Termopiller ve IR Sensörler, dokunma veya yakınlık algılamak için Kontak Sensörleri – hepsinin kendine özgü özellikleri vardır. Ancak, görsel sensörler hassas algılama konusunda öne çıkar. Geleneksel sensörler birinin düştüğünü tahmin edebilirken, bir görsel sensör olayı kesin olarak doğrulayabilir.
2. Eşsiz esneklik: Doğru AI modeli ile donatıldığında, bir görsel sensör, bir termit dedektörü, bir yılan sensörü veya hatta yangın çıkışlarındaki tıkanıklıkları tespit edebilir – bu görevler daha önce karmaşık IP kameralar veya düzenli manuel kontroller gerektiriyordu. AI görsel sensörler, geleneksel muadillerinde bulunmayan bir uyum düzeyi getirir.

Ancak, önceki MCU tabanlı görsel sensörler, genellikle yalnızca yüz algılama gibi basit uygulamalarla sınırlı olan işlem gücü ile sınırlıydı. Arm Cortex M55 & Ethos U55‘in burada bir oyun değiştirici olduğunu düşünüyoruz, çünkü mevcut Cortex-M mimarisine dayalı sistemlere kıyasla makine öğrenimi performansını 480 kat artırıyor.

Seeed, bu ARM mimarisini kullanan Grove Vision AI Module v2 adlı bir görsel sensör modülü geliştirdi.

Biraz test yaptık ve süreç ile sonuçları burada bulabilirsiniz. Sonuçlar oldukça şaşırtıcı – hatta poz algılama için bile kullanılabiliyor, bu da MCU performansı için gerçekten etkileyici bir başarı. Bunun, geleneksel görsel sensörlere daha önce erişilemeyen işlevsellikler sunduğuna inanıyoruz.

Önceki görsel sensörlerle karşılaştırıldığında, üç önemli avantajı vardır:

🌟 ML yeteneklerinde önemli bir artış

🌟 Ödüllü düşük güç tüketimi, pil ile çalışan uygulamalar için uygun hale getiriyor.

🌟 Seeed Studio SenseCraft AI ile kod yazmadan model dağıtımı, zirve performans için MCU’ya optimize edilmiş model kütüphanesi ile kolayca erişilebilir.

Bu kadar heyecan verici bir ürünle, eğlenceye katılmanızı davet ediyoruz. Seeed, Arm ve Himax iş birliğiyle bir Vision Challenge başlatıyor ve bu ürünü yenilikçi bir şekilde kullanmanızı görmek için sabırsızlanıyoruz.

Bu Vision Challenge’a Katılma Adımları

Adım 1:
Fikirlerinizi Gönderin

Grove Vision AI V2 Sensörü kullanarak ne yaratmak istediğinizi veya çözmek istediğiniz gerçek dünya problemlerini bize söyleyin. Tüm başvuruları gözden geçireceğiz ve en yenilikçi 250 fikri seçeceğiz. Seçilen katılımcılar, fikirlerini hayata geçirmek için ücretsiz bir Grove Vision AI Module v2 ve uyumlu bir OV5647 kamera modülü alacaklar.

Bu eşsiz fırsatı yakalayarak fikirlerinizi şimdi gönderin – mevcutlık ilk gelen, ilk hizmet esasına dayalıdır.

Fikrinizin ardından, onu gözden geçireceğiz ve eğer seçilirse, sağladığınız e-posta adresi üzerinden sizinle iletişime geçip ürünleri göndereceğiz. Herhangi bir sorunuz varsa, lütfen iot[at]seeed.cc adresinden bize ulaşmaktan çekinmeyin, size destek olmaktan mutluluk duyarız. Lütfen proje fikirlerini artık kabul etmediğimizi unutmayın, 30 Haziran 2024 tarihine kadar projelerinizi göndererek ikinci adıma katılın.

Adım 2: İçeriğinizi Yayınlayın ve Kazanın

Yapımınızı 30 Haziran, 2024 tarihine kadar Hackster, Instructables, YouTube veya diğer platformlarda sergileyin ve ardından proje bağlantısını aşağıdaki butona tıklayarak bizimle paylaşın.

Tüm içeriğe açığız ancak bu yönlendirmeleri dikkate alın:

• Yeteneklerini test etmek için çeşitli değerlendirmeler yapın. Performansını test etmek için TensorFlow ve PyTorch’ta Mobilenet V1, V2, Efficientnet-lite, Yolo v5 & v8 gibi modelleri çalıştırmayı deneyin.
• Kendi uygulamalarınıza uygulayın ve zorluklarınızı çözün kendi modellerinizi eğiterek veya önceden eğitilmiş model kütüphanemizi kullanarak.
• Kullanıcı deneyiminizi paylaşın Raspberry Pi veya ESP32 gibi popüler geliştirme kartları ile entegre ederek. Görüntü işleme için bir alt işlemci olarak nasıl performans gösterdiğini ve beklentilerinizi karşılayıp karşılamadığını bize bildirin.
• Yaratıcılığınızla bizi etkileyin.

İlham alabileceğiniz bazı eğitimler:

1. Bazı Demo Gösterimleri

Ekibimizin oluşturduğu 3 harika demo: otomatik kilit, hareketle kontrol edilen fare, yüz takip eden fan.

2. Modellerinizi Eğitin

Kod yazmadan dağıtım için SenseCraft AI Platformumuzda mevcut olan modellerin yanı sıra, özel modellerinizi de eğitebilirsiniz. bu wikiye başvurun.

3. Akıllı Ev Asistanı

Akıllı bir ev uygulaması mı oluşturmak istiyorsunuz? Grove Vision AI Modülünün tüm verilerini/sonuçlarını Home Assistant‘a gönderebilirsiniz.

4. Telegram Kullanımı

Ayrıca Grove Vision AI V2’yi Telegram Üzerinden Bildirim Gönderecek Şekilde Dağıtabilirsiniz.

5. AI Fonksiyonlu Akıllı IP Kamerası

Ayrıca Grove Vision AI’yi bir HTTP sunucusu aracılığıyla akıllı bir IP kamerasına dönüştürebilirsiniz.

“`html

6. Kuş Yemi Koruyucu

skruglewicz tarafından yapılan gözetim sistemi, sincapların kuş yemliklerime saldırmasını önlemek için tasarlandı. Bu proje hakkında daha fazla bilgi.

7. Sarhoş Tespiti

Sarhoşlar AI ile tespit edilir, BLE ile rapor edilir ve köpek havlamalarıyla dağıtılır. Roni Bandini tarafından yapılan proje hakkında daha fazla bilgi edinin.

8. Daha Fazla Topluluk Projeleri

Topluluktan daha fazla projeyi keşfetmek isterseniz, işte projelerin bir koleksiyonu.

✨Haziran ayının sonuna kadar, tüm başvurulardan olağanüstü içerikleri seçeceğiz ve olağanüstü yaratıcılar aşağıdaki avantajları elde edecek:✨

Zaman Çizelgesi:

📅 İçeriğinizi 30 Haziran 2024 tarihinden önce gönderin

Yaratıcılığınızı görmek için sabırsızlanıyoruz, hemen Vision Challenge’a katılın

Herhangi bir sorunuz olursa, lütfen iot[at]seeed.cc ile iletişime geçmekten çekinmeyin, size destek olmaktan memnuniyet duyarız.

Özel Güncellemeler için Bültenimize Abone Olun!

“`