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Asus Tinker R人工智慧單板微電腦開箱影片介紹

 

華碩Asus Tinker Edge T & R系列去(2020)年CES就已展出，T系列主要是搭配Google Edge TPU，而R系列主要是搭配瑞蕊(Rockchip)的RK3399Pro及內建的神經網路處理單元(NPU)，出來有一段時間了，但很少看到身邊開發者在使用，不知是我接觸太少，還是華碩宣傳太少？

若單純以單板微電腦(SBC)硬體規格角度來看，可能和各家差不了太多，主要特點就在於都有加上AI加速計算模組或處理器，另外R系列板後有保留一個mPCIe介面可供擴充及SIM卡槽可供4G上網使用。而以R系列來看，Rockchip除了雙ARM Cortex-A72(1.8GHz)及四ARM Cortex-A53(1.4GHz)的CPU，Mali T860 MP4 GPU(800MHz)外，另外自家NPU號稱具有可達3TOPs的算力，感覺上非常厲害。作業系統方面支援Android 9 和 Debian(Linux)。

最近(2020/12/29)有一網友ETA PRIME（看起來像業配？）非常完整的開箱測試ASUS Tinker Edge R，包括Android 9 和 Debian(Linux)，不過沒有測試AI相關加速運算。有興趣的朋友可以參考一下這段視頻。

 （影片來源：YOUTUBEhttps://youtu.be/gHsR3Y4rGqM，如遭刪除敬請見諒）

更多資訊可參考Asus Tinker Edge R 官網介紹：https://www.asus.com/tw/AIoT-Industrial-Solutions/Tinker-Edge-R/

 

Making Machine-Learning Design Practical for the Edge

 ElectronicDesign 2020/8/31報導「Making Machine-Learning Design Practical for the Edge」，介紹了如何使機器學習（或說人工智慧）在邊緣裝置上能順利運作，其中有一張圖畫的很好。
擷取資料、訓練和優化、在目標上測試及佈署韌體這四大工作不斷循環，而不再只是訓練完佈署後部收工，提供大家參考。

https://base.imgix.net/files/base/ebm/electronicdesign/image/2020/07/Fig_2.5f063277329c2.png?auto=format&fit=max&w=1440

這篇報導中還討論了兩個重點，包括如何佈署神經網路到邊緣裝置及如何實現正確的精度，更完整的報導可參考 https://www.electronicdesign.com/technologies/iot/article/21136192/making-machinelearning-design-practical-for-the-edge?fbclid=IwAR2btp8UAGh53_wzGa9tA6E3HbSVSXoGXxa25to2RehfC-KnfoZjHZghJuA

#EdgeAI #EtaCompute

Computer Vision: Algorithms and Applications 第二版來了

 研究電腦視覺的朋友一定都知道Richard Szeliski這位大老編的「Computer Vision: Algorithms and Applications」，這本精典教科書它集結了近三十年的研究，還免費提供電子檔給大家下載，當年我也花了大半年在研讀才小有成果。

好消息來了，它準備出第二版了，加入深度學習並修正了影像辨別、特徵提取、對位及計算攝影學部份，有興趣的朋友趕快手刀去下載最新草稿版拜讀一下吧！

http://szeliski.org/Book/

#EdgeAI #ComputerVision

MicroPython Pyboard v1.1 & uTensor

 之前沒玩過MicroPython，昨天看到朋友在推 Pyboard v1.1，感覺板子還不錯，短小精幹，加上上週六(2020/8/29)去參加uTensor的分享會，突然想到或許這兩者的結合，會勝過Edge Impulse + Arduino Nano 33 BLE Sense的 tinyML，或者說可以相互支援，有興趣的朋友可以參考一下。

MicroPython Pyboard v1.1

https://micropython.org/?fbclid=IwAR0pZ7fvktcU88-qse16M-uUvGgzOZi-79MJwQYANaMzC-byYWp9TvpxcqM

 

uTensor 

https://github.com/uTensor/uTensor

 

Edge Impulse 

https://www.edgeimpulse.com/

 

Edge Impulse Github 

https://github.com/edgeimpulse

 

#EdgeAI #MicroPython #Pyboard #uTensor #EdgeImpluse #Arduino #Nano33BLESense

Vision FPGA SoM

 看到一項有趣的網路集資的產品，iCE40 5K FPGA, qVGA影像感測器, 三軸加速度計和陀螺儀，有興趣的朋友可以關注一下。

https://www.crowdsupply.com/tinyvision-ai/vision-fpga-som?fbclid=IwAR3HP2MJc23qoLcOz9MGjjrOpSXrpc3vsVFH016YjMCwPrUUA_2pCwUZxLc

 

ps. 不知道過二天會不會也有人推出台版的小型化AI視覺模組上網集資？

 

#EdgeAI #FPGA #iCE40

STM低功耗人員偵測系統

 STM最近推出一支低功耗人員偵測系統的介紹影片。大家都知道影像型的AI應用非常耗算力，所以要常時（一直取像）偵測很難省電，所以影像也可以像智慧音箱使用一個MCU做喚醒詞偵測，等啟動後再開始高計算量的一整句話的辨識。

在很多應用上常需要偵測是否有人（非人臉）存在，才能做下一個動作，STM32H7系列產品就能有機會滿足只做人員存在偵測工作，且能滿足接近25FPS的處理速度，相較只使用PIR（紅外線人員感測器）容易被誤啟動來得穩定許多。

相關影片：https://youtu.be/8AX9uC2Oi1g

 

更多完整資訊可參考 https://www.st.com/stm32cubeai

FP-AI-VISION1 相關產品介紹 https://www.st.com/en/embedded-software/fp-ai-vision1.html
 

#EdgeAI #STM32H7 #STM32CubeAI #FPAIVISION1 #TensorFlowLite