
Produktdetails
Merkmale
- All-in-One-Plattform mit reichhaltigen Peripheriegeräten
- K210 RISC-V 64-Bit Dual-Core-CPU für leistungsstarke KI-Anwendungen
- Rechenleistung bis zu 1 TOPS für anspruchsvolle Machine-Vision-Anwendungen
- Eingebaute FPU, KPU, FFT Hardware-Beschleunigungseinheiten
- Eingebaute APU für hochwertige Audioverarbeitung
Objekterkennung mittels künstlicher Intelligenz war noch nie so bequem.
Sipeed MaixCube ist eine All-in-One-Entwicklungsplattform, die auf dem M1n-Modul basiert, welches wiederum vom Kendryte K210-Kern angetrieben wird. Sie ist ausgestattet mit einer Kamera, einem TF-Kartensteckplatz, Benutzertasten, einem TFT-Display, einem Lithium-Akku, einem Lautsprecher, einem Mikrofon und einer Erweiterungsschnittstelle. Dies bietet eine großartige Plattform für jedermann, um in die KI-Entwicklung einzusteigen.
Der KendryteK210, der als Hauptsteuerchip für das MaixCube fungiert, ist sehr leistungsfähig. Das Modul verfügt über einen eingebauten 64-Bit Dual-Core-Prozessorchip und 8 MB On-Chip-SRAM. Er bietet hervorragende Leistung in der KI-Maschinenvision und bei auditiven Anwendungen. Er verfügt über eine Vielzahl von Hardware-Beschleunigungseinheiten wie KPU, FPU, FFT usw., und die Gesamt-Rechenleistung kann bis zu 1 TOPS betragen, wodurch maschinelle Seh-/Hör-Algorithmen für verschiedene Anwendungsszenarien bequem realisiert werden können und auch Vorverarbeitungsaufgaben der Sprachabtastung und Sprachdatenausgabe durchgeführt werden können.
Benutzer können MaixCube verwenden, um einfach ein Gesichtserkennungs-Zutrittskontrollsystem zu erstellen.
Eine breite Palette von Sipeed-Modulen (SP-MOD) wird unterstützt
Über die SP-MOD-Schnittstelle am MaixCube, eine Standard-2,54-mm-2x4-Pin-Buchsenleiste mit Vcc, GND und 6 Signalen, können Sie verschiedene SP-MOD-Module anschließen und Ihre KI-Projekte weiter ausbauen.
Bitte beachten Sie, dass SP-Module separat erhältlich und nicht Teil dieses Kits sind
| Griff-Modul | 8 | SP-MOD-Ein-zu-Mehrfach-Adapterplatine | |
|---|---|---|---|
| 2 | USB In-Line-Modul | 9 | 1,14 Zoll LCD-Modul |
| 3 | Mikrofon-Array-Adapterplatine | 10 | Einzelpunkt ToFu-Modul |
| 4 | Wetterstationsmodul | 11 | FPC Erweiterungsmodul |
| 5 | PSRAM Modul | 12 | Bluetooth Modul |
| 6 | Kreditkarten-Modul | 13 | Ink Screen-Modul |
| 7 | Grove Adapterplatine | 14 | LoRa-Modul |
Was ist MaixPy?
Bevor Sie die MAIX-Produktreihe kennenlernen, ist es sehr wichtig, das MaixPy-Projekt zu verstehen. Es kann Ihnen helfen, das Al-Modul schnell zu verwenden.
MaixPy ist ein Projekt zur Portierung von Micropython auf den K210-Chip (Ausführung des Micropython-Parsers auf dem K210), d.h. Benutzer können die Funktion des K210-Chips schließlich über Micropython-Programmierung steuern. Zum Beispiel können Sie den in der Firmware integrierten Gesichtserkennungsalgorithmus direkt über Micropython-Programmierung aufrufen und schließlich eine Micropython-Datei generieren, die auf den Flash-Chip heruntergeladen und darauf ausgeführt werden kann. Darüber hinaus unterstützt MaixPy den normalen Betrieb von MCUs und integriert maschinelles Sehen und Mikrofon-Arrays, um intelligente Anwendungen im Bereich AIoT mit extrem geringen Kosten und hoher Praktikabilität schnell zu entwickeln.
Was ist die Entwicklungsumgebung auf MaixCube?
Standardmäßig hat das Entwicklungsboard die MaixPy-Firmware gebrannt (der Firmware-Quellcode ist Open Source und kann von Github heruntergeladen werden). MaixPy hat eine Vielzahl von Funktionsbibliotheken entwickelt, die Entwickler direkt aufrufen können. Die Produkte der Maix-Serie verwenden die von Sipeed entwickelte Maix IDE. Die Software ist installationsfrei. Nach dem Herunterladen können Sie MaixPy direkt verwenden, um die Micropython-Skriptsyntax zu nutzen. Entwickler können das Skript auf dem Computer bearbeiten und es auf das Entwicklungsboard hochladen, um das Skript direkt auf dem Entwicklungsboard auszuführen. Die IDE kann Kamerabilder in Echtzeit anzeigen und Dateien auf dem Entwicklungsboard speichern, was für die Entwicklung sehr praktisch ist.
Spezifikationen
| Kendryte K210 | |
|---|---|
| Kern | RISC-V Dual-Core 64-Bit, mit FPU |
| Frequenz | 400 MHz (übertaktbar auf 600 MHz) |
| SRAM | Eingebaut 8 MB |
| Bilderkennung | QVGA @ 60fps / VGA @ 30fps |
| Spracherkennung | Mikrofon-Array (8 Mikrofone) |
| Netzwerkmodell | unterstützt YOLOv3/TinyYOLOv2/Gesichtserkennung, etc. |
| Deep-Learning-Framework | Unterstützt Frameworks wie TensorFlow / Keras / Darknet / Caffe |
| Peripheriegeräte | FPIOA, UART, GPIO, SPI, PC, PS, TIMER |
| Hardware-Beschleunigungseinheit | KPU Faltung-Operationsbeschleuniger |
| FPU Gleitkomma-Beschleuniger | |
| APU Audio-Prozessor | |
| FFT Fourier-Transformationsbeschleuniger | |
| MaixCube Modul | |
| Onboard-Peripheriegeräte | Taste x 3 |
| Kamera x 1 | |
| RGB-LED x 2 | |
| 1,3 Zoll TFT-Bildschirm | |
| Elektret-Mikrofon x 1 | |
| 128Mbit Flash x 1 | |
| Beschleunigungssensor x 1 | |
| Onboard-Schnittstellen | USB Typ-C Schnittstelle |
| Audio-Schnittstelle (unterstützt externe Lautsprecher) | |
| TF-Kartensteckplatz | |
| Grove Standard-Schnittstelle | |
| SP-MOD-Schnittstelle (unterstützt SP-MOD-Schnittstellenmodul) | |
| Stromversorgung | USB-Typ-C / Interner Lithium-Akku (200mAh) |
| Softwareentwicklung | |
| Betriebssystem | FreeRTOS, Linux |
| Gesichtserkennung | Erkennungsgenauigkeit bis zu 98 % |
| Entwicklungsumgebung | MaixPy IDE, PlatformlIO IDE, Arduino IDE, etc. |
| Programmiersprachen | C, C++, MicroPython |