Development board for testing EDGE IMPULSE AI technology on the esp32 chip.
Edge Impulse (https://www.edgeimpulse.com/) is another solution that aims to simplify the deployment of machine learning applications on embedded devices based on the Cortex-M core (also called Embedded ML or TinyML) by collecting real-world sensor data, train ML models with this data in the cloud and then deploy the model to an embedded device.
The core is a ready-made esp32cam board (https://iarduino.ru/shop/boards/kontroller-esp32-cam-s-kameroy-ov2640.html) purchased on ali.
The following elements have been added to extend functionality:
- display st3775 (1.8 inches) with a resolution of 128x160 pixels
- four analog buttons
- UART output on ft232rl for programming and debugging
- one LED
Плата разработчика для тестирования технологии ИИ EDGE IMPULSE на чипе esp32.
Edge Impulse (https://www.edgeimpulse.com/) — это еще одно решение, которое призвано упростить развертывание приложений машинного обучения на встроенных устройствах на основе ядра Cortex-M (также называемых Embedded ML или TinyML) путем сбора реальных данных датчиков, обучения ML-моделей этим данным в облаке и последующего развертывания модели на встроенном устройстве.
В качестве ядра используется готовая плата esp32cam (https://iarduino.ru/shop/boards/kontroller-esp32-cam-s-kameroy-ov2640.html) купленная на ali. Для расширения функционала добавлены следующие элементы:
- дисплей st3775 (1.8 дюйма) с разрешением 128х160 точек
- четыре аналоговые кнопки
- выход UART на ft232rl для программирования и отладки, для загрузки кода не нужно дополнительных элементов.
- один светодиод
Для прошивки в Arduino IDE необходимо замкнуть перемычку CN2, нажать на кнопку сброса и начать прошивку. После начала загрузки (см лог) перемычку надо снять. После окончания загрузки надо нажать кнопку сброса и микроконтроллер загрузится с обновленной прошивкой.
Внешний вид платы ver 1.0:
Плата в собранном виде:
Полезные ссылки (edge-impulse):
https://www.hackster.io/mjrobot/esp32-cam-tinyml-image-classification-fruits-vs-veggies-4ab970 https://www.survivingwithandroid.com/esp32-anomaly-detection-edge-impulse-machine-learning/
https://www.hackster.io/news/edge-impulse-announces-official-espressif-esp32-support-releases-open-source-esp-eye-firmware-b626af54d66e
https://docs.edgeimpulse.com/docs/deployment/running-your-impulse-locally/running-your-impulse-esp32
https://scrobotics.es/2021/07/08/using-edge-impulse-on-an-esp32/
https://www.theamplituhedron.com/articles/How_to_run_the_Edge_Impulse_ESP_EYE_firmware_on_FireBeetle_ESP32/ https://www.bouvet.no/bouvet-deler/machine-learning-with-esp32