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利用乐鑫esp32-wifi ESP32-DevKitC基于ML模型监测冰箱温度

利用乐鑫esp32-wifi ESP32-DevKitC基于ML模型监测冰箱温度

利用乐鑫esp32-wifi ESP32-DevKitC基于ML模型监测冰箱温度,EdgeImpulse是嵌入式机器学习(ML)开发平台,它已经为超过1,000个全球企业和10,000个机器学习项目提供支持。EdgeImpulse提供一种易于使用的端到端平台,可以实现以下功能: 1、可以很容易地将传感器数据输入到嵌入式机器学习模型中; 2、有效地创建基于内存尺寸和功耗优化的嵌入式机器学习模型; 3、通过EdgeImpulseSDK和自选开发环境,可以在目标传感器上部署模型。 ZinTheinKyaw,软件应用工程师ZinTheinKyaw在一篇博客中,以冷链监控应用程序为例介绍了嵌入式机器学习开发。采用一种基于乐鑫esp32-wifi ESP32-DevKitC开发板、MAX31855板和K型热电偶探头的异常检测模型,构成了一种冰箱温度监测器。 对冰箱进行温度监控,对于在适当的温度下,对易腐食品冷藏保存非常重要。ZinTheinKyaw将下列组件用于这个项目的概念验证(PoC)演示: 1、乐鑫esp32-wifiESP32-DevKitC开发板。 2、AdafruitMAX31855热电偶板。 3、K型热电偶探头。 4、用ArduinoIDE编译包含EdgeImpulseSDK的嵌入式固件。 使用者可以很容易地将这个PoC演示的配置迁移到其他嵌入式设备上使用,或者在EdgeImpuoseStudio上查看EdgeImpulse项目的数据集,以及如何训练异常检测模型。已经在GitHub上开放此项目。 开启或关闭冰箱门数分钟后,EdgeImpulse根据传感器的温度变化曲线,创建用于检测冰箱开关状态的异常检测的嵌入式机器学习模型。与此同时,它还可以通过“异常计分”获得状态持续的时间。 在建立异常检测模型的过程中,您可以使用dataforwarder工具收集数据。“dataforwarder”是EdgeImpulse命令行界面(或CLI)的一部分,使主机PC、传感器和EdgeImpulse平台之间有一个安全的网络连接,利用嵌入式机器学习模型对实时传感器数据进行训练。 在EdgeImpulseStudio中显示“温度异常区”临界温度范围。在ZinTheinKyaw的项目中,它能够检测到数据中的异常值并将其标记为“异常”,这为使用K均值聚类算法的机器学习模型提供了重要参考。 总之,ZinTheinKyaw的blog通过嵌入式机器学习在冷链监控中的应用示例,展示了如何在一个温控应用中轻松地部署异常检测器。与此同时,乐鑫esp32-wifi ESP32-DevKitC强大的计算能力、紧凑的设计和高性价比,也为构建创新的应用程序、简化系统的复杂性提供了思路和平台。
基于wifi芯片乐鑫ESP8266设计Fibonacci256的LED艺术作品

基于wifi芯片乐鑫ESP8266设计Fibonacci256的LED艺术作品

基于wifi芯片乐鑫ESP8266设计Fibonacci256的LED艺术作品,EvilGeniusLabsLLC公司的JasonCoon利用Fibonacci数列制作了大量精美的LED艺术品。根据wifi芯片乐鑫ESP8266的新设计,Fibonacci256是一个直径166mm的圆盘,它的表面有256个花状斐波那契图案排列的RGBLED灯。这种布局看起来很混乱,但是经过适当的动画处理,就会产生令人惊叹的螺旋形图案,就像在demo演示中一样。 256块WS2812B-Mini353535RGBLED均内置去耦电容,包含8个附加电容器,以进一步降低噪声。PCB的顶部和底部分别是5V和GND平面,能够容纳256个LED所需的大量电流。另外,它配备了两个分别用于5V、数据输入和GND的三针接头,以及5V、数据输出和GND。wifi芯片乐鑫ESP8266可以使用数据输出管脚连接更多LED。 Fibonacci256的开放式材料包括一个3毫米厚的黑色LED亚克力扩散器,黑色M3尼龙支架,黑色M3金属螺丝,以及带有壁挂孔的3D打印背板。用户可以将这些材料作为组件提供给用户,或者在其他材料完全装配之后提供。 Thingiverse提供了详细信息和信息。现在,白色的3D打印还在准备中,但是你可以去Thingiverse和PrusaPrinters获取相关文件。 规格 1、大小:166x166x1.6mm(6.54x6.54x.063英寸) 2、二层印制电路板。 3、FR4衬底。 4、“裸铜层”或“黑绿色”SMOBC(soldermaskoverbarecopper)工艺。 5、HASL(热空气整平,HotAirSolder-Leveling)表面处理。 用于购买的选项: 扩展片:黑色LED光碟,直径为168毫米,3mm厚。 开式材料:扩散片、黑色M3尼龙支架、黑色M3金属螺丝以及带有壁挂孔的3D打印背板。 装配材料:散热器、开式材料和已装配的WemosD1Miniwifi芯片乐鑫ESP8266ESP8266控制器。
如何利用24g毫米波雷达AI技术为国产毫米波雷达赢得市场

如何利用24g毫米波雷达AI技术为国产毫米波雷达赢得市场

如何利用24g毫米波雷达AI技术为国产毫米波雷达赢得市场,近几个月,国产替代和新基建成为大众关注的话题,而且有一个行业与这两个风口密切相关,就是毫米波雷达。 在国内汽车替代方面,汽车电子是一个重要领域,而新基建力推的“5G基建”也将推动汽车联网的崛起,兼备汽车电子属性又落地于车联网场景的24g毫米波雷达显然是今年值得关注的一大行业。 近年来,随着自动驾驶技术和车联网的兴起,为毫米波雷达市场带来了前所未有的发展机遇,国内也有一些新兴企业瞄准了这一市场。但是,由于技术不够成熟,产品没有得到验证,性能与大公司的产品有一定的差距,导致目前在国内毫米波雷达市场上仍然是博世、安波福等国外Tier1厂商的主导地位。 国内毫米波雷达如何才能真正与这些老牌的Tier1公司竞争,是业内企业需要思考和面对的问题。 先从核心技术开始,国内24g毫米波雷达厂商已经具备了EMM技术、基于神经网络与逆散射的目标智能识别技术、异构传感融合技术、EHD工艺等一系列自主知识产权的技术,在毫米波雷达中引入人工智能技术,使雷达具有更高的能力,实现雷达、视觉等其他传感器的异构融合,以获得准确、稳健、完整的环境感知;它不但能探测、识别目标,而且能使雷达真正智能化,了解目标的特征和行为。 汽车类的智能化雷达产品主要用于智能交通系统,如汽车协同系统和车联网。例如,在道路交通场景中,其智能雷达产品设置在路口后,一个24g毫米波雷达模块就可以感知路口200米以内、8车道内所有车辆的运行、排队情况,雷达会将相关信息反馈给后台算法系统,雷达将以此为据调整红绿灯配时。 研究结果表明,与传统配时方案相比,智能配时方案能将整个道路运行效率提高18%左右。 而且除路口外,在一整段道路场景中,也将推出相应的雷达产品。该雷达单颗覆盖距离可达1000米,几乎可以探测到范围内所有目标的信息,相关管理部门可据此作出相应的决策。 如前所述,除智能交通外,还正在积极布局智能24g毫米波雷达技术在ADAS、手势识别、图像监控等领域的应用,逐步形成了国外大企业的国产替代,并为一些新兴市场的爆发做好准备。
搭配wifi模块ESP32的MAX30102传感器能监测心率脉搏血氧饱和度

搭配wifi模块ESP32的MAX30102传感器能监测心率脉搏血氧饱和度

搭配wifi模块ESP32的MAX30102传感器能监测心率脉搏血氧饱和度,下面一起共同学习如何利用ESP32来监控人体健康数据! FrancescoAzzola发布在SurvivingwithAndroid的博客上,告诉我们如何使用wifi模块ESP32来监控心率和血氧饱和度。把ESP32连接到MAX30102传感器,与服务器发送事件配合使用,可以更新ESP32的内部网络界面信息,并将监测结果显示在用户界面上。尽管该项目不能全面评价人体健康状况,但它提供了一种基于IoT系统的智能监测人的心率和血氧饱和度的新思想。 MAX30102集心率、脉搏血氧监测功能于一体,内含内置LED、光电检测器、光学元件及低噪声电子设备,具有环境抑制能力。MAX30102提供了一套简化手机和可穿戴设备设计流程的系统解决方案。 MAX30102采用1.8V单电源供电,内部LED由3.3V独立供电。通信功能通过标准I2C兼容接口实现。该模块可以在无待机电流的情况下,通过软件关闭,使电源轨道持续供电。 怎样把wifi模块ESP32连接到MAX30102。 MAX30102传感器具有I2C接口。所以,我们只需要用到ESP32 48针中的四针,并将其连接到MAX30102,就可以完成心率和脉搏血氧饱和度的测量。 对于这个项目,我们把这个传感器连接到wifi模块ESP32的3V针上。 怎样用ESP32测量心率。 下面是供参考的开发示例。在这个项目中,我们修改了一个例子,在其中增加了wifi模块ESP32内部网络接口来显示心率和脉搏血氧量。可以访问FrancescoAzzola的博客以获得完整的代码。 在用ESP32进行编程测量时,它把测量值发送到Web界面,使测量结果可视化。只要打开浏览器,把它指向ESP32的Web服务器,页面就会自动更新数据。测量结果将以下面的图表显示在页面上。 FrancescoAzzola这个简短的指南介绍了如何通过将wifi模块ESP32连接到MAX30102生物传感器来监控我们身体的健康信息,比如心率、脉搏等。使用者可在此项目的基础上进一步开发创新,应用于可穿戴电子设备等各种物联网场景。
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