Raspberry Pi KI-Kameramodul mit integriertem maschinellen Lernen
Raspberry Pi hat seine neueste KI-Kamera vorgestellt, die den IMX500-Sensor von Sony integriert, um maschinelles Lernen auf dem Gerät für bildverarbeitungsbasierte Anwendungen zu ermöglichen, ohne dass zusätzliche Beschleuniger erforderlich sind.
Raspberry Pi hat sein neuestes Kameramodul, die , vorgestellt, das den Nutzern maschinelles Lernen direkt auf dem Gerät ermöglicht. Die KI-Kamera basiert auf dem Sony IMX500 Intelligent Vision Sensor und integriert einen 12,3-Megapixel-CMOS-Sensor mit einem integrierten KI-Beschleuniger. Dieses Design ermöglicht es der Kamera, während der Aufnahme von Bildern oder Videos Aufgaben wie Objekterkennung und Posenschätzung durchzuführen, wodurch die CPU des Raspberry Pi entlastet wird.
Ich habe Ihnen bereits auf der Embedded World 2024 Anfang des Jahres einen kleinen Einblick in dieses nicht sehr gut gehütete Geheimnis gegeben, und jetzt werden sie offiziell ausgeliefert.
Die Grundfläche und die Montagepositionen der Raspberry Pi AI-Kamera sind identisch mit denen des Raspberry Pi Kameramoduls 3, aber sie ist etwas tiefer, um den größeren Sensor und die optischen Komponenten unterzubringen.
Die Einrichtung der KI-Kamera umfasst die Installation einer Reihe von Softwarepaketen, einschließlich Firmware und Modellen für den IMX500-Sensor. Nach der Konfiguration können die Benutzer vorinstallierte Demos ausführen, z. B. Mobilenet SSD für die Objekterkennung oder Posenet für die Posenschätzung. Für Entwickler, die benutzerdefinierte Modelle trainieren möchten, bietet der Raspberry Pi Tools zur Konvertierung von Modellen für die Verwendung mit dem IMX500, die sowohl PyTorch- als auch TensorFlow-Umgebungen unterstützen.
Die Raspberry Pi AI Camera bietet mit ihrer Kombination aus hochauflösender Bildaufnahme und integrierter Inferenz eine praktische Lösung für Anwender, die maschinelles Lernen in ihre Projekte integrieren möchten, ohne zusätzliche Hardwarebeschleuniger zu benötigen. Die Kompatibilität mit allen Raspberry Pi-Modellen und die robuste Softwareunterstützung machen sie zu einer attraktiven Option für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer, die an KI-gesteuerten Anwendungen arbeiten.
Ich habe Ihnen bereits auf der Embedded World 2024 Anfang des Jahres einen kleinen Einblick in dieses nicht sehr gut gehütete Geheimnis gegeben, und jetzt werden sie offiziell ausgeliefert.
Die wichtigsten Spezifikationen der Raspberry Pi AI-Kamera
Die Kamera verwendet den IMX500-Sensor von Sony, der eine Sensorgröße von 1/2,3 Zoll mit 1,55 μm großen Pixeln und einer Auflösung von 4.056×3.040 Pixeln aufweist. Die Kamera unterstützt sowohl Bayer RAW10 als auch ISP-Ausgabeformate (YUV/RGB) und bietet Unterstützung für Region of Interest (ROI) Cropping. Für die Bildverarbeitung gibt sie Tensor-Metadaten aus, die Echtzeitdaten für KI-Anwendungen bereitstellen.Zu den bemerkenswerten Spezifikationen gehören:
- Brennweite: 4,74 mm
- Sichtfeld: Horizontal 66° ±3°, Vertikal 52,3° ±3°
- Fokusbereich: 20 cm bis ∞, mit manuell einstellbarem Fokus
- Framerate: 30 fps im 2×2 binned Modus bei 2.028×1.520 Auflösung; 10 fps bei
- voller 4.056×3.040 Auflösung
- Physikalische Abmessungen: 25×24×11,9 mm
- Betriebstemperatur: 0°C bis 50°C
Die Grundfläche und die Montagepositionen der Raspberry Pi AI-Kamera sind identisch mit denen des Raspberry Pi Kameramoduls 3, aber sie ist etwas tiefer, um den größeren Sensor und die optischen Komponenten unterzubringen.
Software-Integration und KI-Fähigkeiten
Die Integration der AI Camera in das Software-Ökosystem des Raspberry Pi ist umfassend. Tensor-Metadaten werden nativ von den Bibliotheken libcamera und Picamera2 unterstützt, so dass Entwickler KI-Funktionen einfach in ihre Anwendungen implementieren können. Die Kamera arbeitet auch mit der rpicam-apps Software-Suite zusammen, was den Einsatz von KI für weniger erfahrene Benutzer vereinfacht.Die Einrichtung der KI-Kamera umfasst die Installation einer Reihe von Softwarepaketen, einschließlich Firmware und Modellen für den IMX500-Sensor. Nach der Konfiguration können die Benutzer vorinstallierte Demos ausführen, z. B. Mobilenet SSD für die Objekterkennung oder Posenet für die Posenschätzung. Für Entwickler, die benutzerdefinierte Modelle trainieren möchten, bietet der Raspberry Pi Tools zur Konvertierung von Modellen für die Verwendung mit dem IMX500, die sowohl PyTorch- als auch TensorFlow-Umgebungen unterstützen.
Anwendungen und Anwendungsfälle
Die KI-Kamera eröffnet neue Möglichkeiten für bildverarbeitungsbasierte KI-Anwendungen, einschließlich Robotik, Automatisierung und Sicherheitssysteme. Die geräteinterne KI-Verarbeitung reduziert die Latenzzeit und entlastet den Raspberry Pi selbst von der Rechenlast, was sie zu einer geeigneten Wahl für Projekte macht, die Echtzeit-Inferencing erfordern. Die Kamera wird voraussichtlich bis mindestens Januar 2028 verfügbar sein.Die Raspberry Pi AI Camera bietet mit ihrer Kombination aus hochauflösender Bildaufnahme und integrierter Inferenz eine praktische Lösung für Anwender, die maschinelles Lernen in ihre Projekte integrieren möchten, ohne zusätzliche Hardwarebeschleuniger zu benötigen. Die Kompatibilität mit allen Raspberry Pi-Modellen und die robuste Softwareunterstützung machen sie zu einer attraktiven Option für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer, die an KI-gesteuerten Anwendungen arbeiten.
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