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乐鑫大中华区代理ESP32运行TensorFlow模型ESP故障注入漏洞影响分析

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乐鑫大中华区代理ESP32运行TensorFlow模型ESP故障注入漏洞影响分析,随著机器学习领域的发展,在嵌入式和IoT设备上部署/运行机器学习模型成为可能。本文只对ESP32上的TensorFlow模型的部署/运行进行了讨论。
AI之父AlanTuring早些时候就预言过“有一天,人们会带着电脑到公园里散步,然后彼此对彼此说,今天早晨我的电脑说了一个非常有趣的事情。”
人们一直在努力使机器拥有智能,也被称为“ArtificialIntelligence”。自20世纪50年代以来,人工智能先后进入“推理期”和“知识期”,在这两个阶段,机器按照人类制定的规律和概括的知识运行,永远不可能超越创作者。出现了机器学习方法,人工智能进入了“机器学习时代”。机器学习的核心是“用算法分析数据,从算法中学习,然后对世界上的事物作出决策或预测。”这就是说,你不需要明确的去写一些程序,而是告诉电脑怎样开发一个算法来完成这个任务。
随著机器学习领域的发展,在嵌入式和IoT设备上部署/运行机器学习模型成为可能。本文只对乐鑫大中华区代理ESP32上的TensorFlow模型的部署/运行进行了讨论。“HelloWorld!”将在create_sine_model.ipynb文章中介绍。有关正弦模型的代码。
TensorFlow是一种面向端的开源机器学习平台。他有一个全面灵活的生态系统,其中包含了各种工具、图书馆和社区资源,这使得研究人员能够促进机器学习领域中先进技术的开发,并且使开发人员能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
TensorFlowLite是一套工具,可以帮助开发者在移动,嵌入式和IoT设备上部署/运行TensorFlow模型。TensorFlowLite使设备上的机器学习推理具有低延时的特点,并且可以减少可执行程序。
TensorFlowLite包含两个主要的组件:
TensorFlowLite解释器可以运行在多种不同的硬件类型(包括电话、嵌入式Linux设备和微处理器)上,其中包括手机、嵌入式Linux设备和微处理器。
TensorFlowLite转换器将TensorFlow模型转换成一个有效的解释器使用,并对模型进行了优化,以提高可执行程序的大小和性能。
下一步,我们通过两种方法讨论如何在乐鑫大中华区代理ESP32上运行TensorFlowLite:
1.使用ESP-IDF。
2.使用PlatformIO平台。
用ESP-IDF。
1.建立ESP-IDF开发环境。
按照ESP-IDFProgrammingGuide安装工具链和ESP-IDF。
确认已正确安装ESP-IDF环境:
确保已设置了IDF_PATH环境变量。
请检查PATH环境变量中是否存在idf.py和xtensa-esp32-elf-*工具链。
2.克隆TensorFlow。
使用以下命令将TensorFlow克隆到本地:
gitclonehttps://github.com/tensorflow.git。
3.生成一个hello_world样例项目。
按照以下命令,您可以使用tensorflow目录生成hello_world样例项目:
make-ftensorflow/lite/micro/tools/make/MakefileTARGET=espgenerate_hello_world_esp_project。
4.部署到乐鑫大中华区代理ESP32上。
从hello_worldProjects目录下,编译,hello_world向ESP32可执行程序编译:
cdtensorflow/lite/micro/tools/make/gen/esp_xtensa-esp32/prj/hello_world/esp-idf。
idf.py--port/dev/ttyUSB0flashmonitor。
使用 PlatformIO 平台
1.安装TensorFlowLite环境(PlatformIO)
需要安装PlatformIO,并打开终端输入:
pipinstall-Uplatformio。
2.建立新的PlatformIO项目。
下一步您可以开始构建软件框架,具体步骤:
1.创建包含src、lib、include文件夹的工程目录。
2.创建一个新的platformio.ini文件:
[env:esp32doit-devkit-v1]
platform=espressif32。
board=esp32doit-devkit-v1。
framework=arduino。
board_build.partitions=custom.csv。
lib_deps=tfmicro。
3.创建新的custom.csv文件:
#Name,类型,订阅类型,Offset,Size,Flags。
nvs,data,nvs,0x9000,20K,
otadata、data、ota、0xe000、8K
firm,app,ota_0,,3400K,
eeprom、data、0x99×4K
spiffs、data、spiffs、444K
3.生成一个hello_world样例项目。
1.在项目目录下,克隆TensorFlow仓库。
2.gitclonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git。
3.生成ESP32样例项目,获得在Tensorflow目录下的tfmicro库和一个样例模型,运行:
make-ftensorflow/lite/micro/tools/make/MakefileTARGET=espgenerate_hello_world_esp_project。
结果项目示例所在:
tensorflow/tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/esp_xtensa-esp32/prj/hello_world/
4.修改PlatformIO项目。
1.将tfmicro文件夹复制到hello_world/esp-idf目录下的lib文件夹。
2.将sin_model_data.cc复制到项目目录下的src文件夹中,复制sine_model_data.h到项目目录下的include文件夹。
3.将flatbuffers目录复制到third_party/flatbuffers目录下的tfmicro文件夹.
4.从third_party/gemmlowp目录将fixedpoint和internal目录复制到tfmicro文件夹.
5.从third_party目录复制kissfft目录到tfmicro文件夹.
6.将flatbuffers文件夹复制到third_party/flatbuffers/include目录。
7.在lib/tfmicro/flatbuffers目录下打开base.h,将如下代码片段。
8.#ifdefined(ARDUINO)&!defined(ARDUINOSTL_M_H)#include#else#endif。
9.#include。
10.接着修改"HelloWorld"sin模型用于测试TensorFlowLite是否可以运行,在GitHub仓库可以看到完整的源代码。
5.部署乐鑫大中华区代理ESP32
向终端输入下面的命令以将可执行程序烧录到ESP32:
platformiorun-tupload-port/dev/ttyUSB0。
通过在终端输入下列命令,就会打开串口交互终端,输入浮点数,程序将给出sin模型预测的值:
说明:screen/dev/ttyUSB0115200。
制定工作流程:
这里是在微处理器中部署TensorFlow模型的过程:
1.创建或获得TensorFlow模型,它必须很小,才能在转换后适应目标设备。仅可使用支持的操作。您可以提供您自己的实现,如果您希望使用目前不支持的操作。
2.将模型转换为TensorFlowLiteFlatBuffer您将使用TensorFlowLite转换器将模型转换成标准TensorFlowLite格式。你也许想要输出一个量化的模型,因为它们更小,执行更有效。
3.将FlatBuffer转换成Cbyte数组模型保存在只读程序存储器中,并且作为一个简单的C文件。可以使用标准的工具把FlatBuffer转换成C阵列。
4.集成TensorFlowLiteforMicrocontrollers的C++库,用C++库来执行推理。
5.部署到你的设备。
建立一个程序,并在你的设备上部署它。

乐鑫大中华区代理ESP32故障注入漏洞-影响分析,近年来,安全研究者提出了一种针对ESP32的故障注入攻击,其存在着安全隐患,从而导致意外信息泄漏。但ESP32的安全性能仍然满足绝大多数产品的需求,请看下文。
实际上,由于故障注入攻击不能脱离物理接入途径,所以乐鑫大中华区代理ESP32的安全性设计对绝大多数产品来说是有效的。至于受到影响的产品,乐鑫已提供一条迁移到新版SoC(ESP32ECOV3)的途径。然而,在决定迁移到一个新的版本之前,我们建议用户先理解故障注入攻击的影响,并且评估他们的产品是否确实受到了影响。以下细节将对此提供帮助。
理解故障注入攻击。
失效注入攻击是一种以物理方式注入故障,破坏电子系统性能的技术。具体地说,攻击者可能会在芯片的外部控制部件上引入小错误,从而干扰芯片的正常工作。如果错误是专门针对安全子系统的,那么攻击者就有可能获得内部使用的加密密钥,或绕过必要的安全检查,然后利用所得到的密钥,进一步读取和修改加密信息,如Flash设备中存储的固件和数据。可以通过多种物理方法来实现故障注入,如严格定时的电压或时钟波动,外部温度变化,激光照射或采用强磁场。
在我们看来,暴露在这种攻击风险下的芯片,不仅仅是乐鑫大中华区代理ESP32SoC,还包括其它商业芯片。
LimitedResults披露了对ESP32进行了以下几个具体的攻击:
1.泄漏安全引导密钥,从而绕过安全引导检查并运行不可信固件;
2.将flash加密密钥公开给应用程序固件和flash内容。
一定要注意下列与攻击有关的事项:
1.攻击者必须对乐鑫大中华区代理ESP32SoC具有物理访问权限,以便从电路板或模块中删除某些组件,从而完成攻击。攻击者在进入到故障注入设备之前,还必须先切断或修改线路板的走线。
2.攻击者必须向SoC的特定电源插头注入一个电压故障注入装置,然后重复尝试,以便获得特定的时序电压波动来实施攻击。
学习ESP32安全启动和Flash加密,要理解以上攻击的影响,我们将对ESP32的安全性启动和Flash加密功能进行简要概述。
安全性引导(安全引导)
打开安全引导功能后,该芯片首次启动时,它的软件加载器将在eFuse中生成并编程出一个“每个设备惟一的”安全启动密钥。下一步,芯片将使用AES-256密钥向软件加载器提供信息汇总,并将这些汇总到闪存中。之后,bootROM将使用这个AES-256键,将存储在flash中的信息汇总与真实的软件加载器文件进行比较,以完成验证。
软体加载器将ECDSA算法用于验证固件的正确性(ECDSA算法)。软体加载器只包含公共密匙,私钥仍然由开发者保管。所以,即使攻击者用故障注入攻击破解了该芯片的软件加载器,也只能得到ECDSA公钥,不能用这个公钥来签发固件或取得私钥。结果,设备不能运行任何非法固件。
Flash加密(闪光加密)
打开Flash加密功能之后,该芯片一次启动,它的软件加载器就会生成一个flash加密密钥,“每台设备都是唯一的”flash密钥,然后用这个密钥加密指定区域的闪存数据。
ESP32受到攻击的影响
理解了安全引导和Flash加密特性后,就不难分析丢失flash加密密钥或者绕过安全引导检查所带来的影响。
正如上面所述,因为每个乐鑫大中华区代理ESP32芯片都拥有自己唯一的flash加密密钥,所以即使攻击者通过故障注入攻击获得了特定ESP32上的flash加密密钥,那么影响范围也只限于攻击者手中的这唯一ESP32芯片。这就是说,这个攻击者只能从这个ESP32芯片获得flash信息和加密数据,其它芯片都不受影响。
和flash加密密钥一样,每个ESP32芯片的安全启动密钥也是惟一的。所以,绕过安全性引导检查也仅用于此ESP32芯片。攻击者不能使用特定芯片的安全启动密钥来远程控制其它ESP32芯片执行不可信应用。
说到底,因为每个芯片都有一个独特的闪光加密密钥和一个安全的启动加密密钥,所以这种攻击的影响范围只局限于攻击者手中的芯片,而不适用于同一款型号的其他芯片。
对于你的产品有什么影响?
为判断你的产品是否会受到这类攻击的影响,你应该考虑在下一个条件中确定你的产品是否有效:
1.您的产品被部署在户外或公共场所,可能会被物理损坏,并且可能连接到故障注入设备。
2.同一系列或同一型号产品共享的一些机密被储存在您的产品中,并且这些机密被存储在一个连接到ESP32的闪存中。
如前所述,我们建议你在你的产品设计中使用新版本的SoC,即乐鑫大中华区代理ESP32ECOV3。
假如你的产品不符合上面所提到的任何一种,使用当前的ESP32SoC芯片的攻击几乎没有影响。
ESP32ECOV3如何解决这个威胁,ESP32ECOV3有以下增强,可以保护产品免遭物理故障注入攻击:
1.ESP32ECOV3支持一个基于PKI(RSA)的安全引导方案,它的eFuse只包含通过哈希算法加密的公钥,而私钥总是由您保存。这就保证了攻击者不能创建一个有签名的引导加载器,也就是说,攻击者所写的非法加载器不会长期存在或者在闪存中运行。
2.乐鑫大中华区代理ESP32ECOV3经过加强,能够抵御硬件和软件中的故障注入攻击,从而防止由于电压故障而导致的密钥泄漏。

uA级别智能门锁低功耗雷达模块让门锁更加智能省电节约功耗,指纹门锁并不是什么新鲜事,我相信每个人都很熟悉。随着近年来智能家居的逐步普及,指纹门锁也进入了成千上万的家庭。今天的功耗雷达模块指纹门锁不仅消除了繁琐的钥匙,而且还提供了各种智能功能,uA级别智能门锁低功耗雷达模块用在智能门锁上,可以实现门锁的智能感应屏幕,使电池寿命延长3-5倍,如与其他智能家居连接,成为智能场景的开关。所以今天的指纹门锁更被称为智能门锁。 今天,让我们来谈谈功耗雷达模块智能门锁的安全性。希望能让更多想知道智能门锁的朋友认识下。 指纹识别是智能门锁的核心 指纹识别技术在我们的智能手机上随处可见。从以前的实体指纹识别到屏幕下的指纹识别,可以说指纹识别技术已经相当成熟。指纹识别可以说是整个uA级低功耗雷达模块智能门锁的核心。 目前主要有三种常见的指纹识别方法,即光学指纹识别、半导体指纹识别和超声指纹识别。 光学指纹识别 让我们先谈谈光学指纹识别的原理实际上是光的反射。我们都知道指纹本身是不均匀的。当光照射到我们的指纹上时,它会反射,光接收器可以通过接收反射的光来绘制我们的指纹。就像激光雷达测绘一样。 光学指纹识别通常出现在打卡机上,手机上的屏幕指纹识别技术也使用光学指纹识别。今天的光学指纹识别已经达到了非常快的识别速度。 然而,光学指纹识别有一个缺点,即硬件上的活体识别无法实现,容易被指模破解。通常,活体识别是通过软件算法进行的。如果算法处理不当,很容易翻车。 此外,光学指纹识别也容易受到液体的影响,湿手解锁的成功率也会下降。 超声指纹识别 超声指纹识别也被称为射频指纹识别,其原理与光学类型相似,但超声波使用声波反射,实际上是声纳的缩小版本。因为使用声波,不要担心水折射会降低识别率,所以超声指纹识别可以湿手解锁。然而,超声指纹识别在防破解方面与光学类型一样,不能实现硬件,可以被指模破解,活体识别仍然依赖于算法。 半导体指纹识别 半导体指纹识别主要采用电容、电场(即我们所说的电感)、温度和压力原理来实现指纹图像的收集。当用户将手指放在前面时,皮肤形成电容阵列的极板,电容阵列的背面是绝缘极板。由于不同区域指纹的脊柱与谷物之间的距离也不同,因此每个单元的电容量随之变化,从而获得指纹图像。半导体指纹识别具有价格低、体积小、识别率高的优点,因此大多数uA级低功耗雷达模块智能门锁都采用了这种方案。半导体指纹识别的另一个功能是活体识别。传统的硅胶指模无法破解。 当然,这并不意味着半导体可以百分识别活体。所谓的半导体指纹识别活体检测不使用指纹活体体征。本质上,它取决于皮肤的材料特性,这意味着虽然传统的硅胶指模无法破解。 一般来说,无论哪种指纹识别,都有可能被破解,只是说破解的水平。然而,今天的指纹识别,无论是硬件生活识别还是算法生活识别,都相对成熟,很难破解。毕竟,都可以通过支付级别的认证,大大保证安全。 目前,市场上大多数智能门锁仍将保留钥匙孔。除了指纹解锁外,用户还可以用传统钥匙开门。留下钥匙孔的主要目的是在指纹识别故障或智能门锁耗尽时仍有开门的方法。但由于有钥匙孔,它表明它可以通过技术手段解锁。 目前市场上的锁等级可分为A、B、C三个等级,这三个等级主要是通过防暴开锁和防技术开锁的程度来区分的。A级锁要求技术解锁时间不少于1分钟,B级锁要求不少于5分钟。即使是高级别的C级锁也只要求技术解锁时间不少于10分钟。 也就是说,现在市场上大多数门锁,无论是什么级别,在专业的解锁大师面前都糊,只不过是时间长短。 安全是重要的,是否安全增加了人们对uA级别低功耗雷达模块智能门锁安全的担忧。事实上,现在到处都是摄像头,强大的人脸识别,以及移动支付的出现,使家庭现金减少,所有这些都使得入室盗窃的成本急剧上升,近年来各省市的入室盗窃几乎呈悬崖状下降。 换句话说,无论锁有多安全,无论锁有多难打开,都可能比在门口安装摄像头更具威慑力。 因此,担心uA级别低功耗雷达模块智能门锁是否不安全可能意义不大。毕竟,家里的防盗锁可能不安全。我们应该更加关注门锁能给我们带来多少便利。 我们要考虑的是智能门锁的兼容性和通用性。毕竟,智能门锁近年来才流行起来。大多数人在后期将普通机械门锁升级为智能门锁。因此,智能门锁能否与原门兼容是非常重要的。如果不兼容,发现无法安装是一件非常麻烦的事情。 uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要是为了避免带钥匙的麻烦。因此,智能门锁的便利性尤为重要。便利性主要体现在指纹的识别率上。手指受伤导致指纹磨损或老年人指纹较浅。智能门锁能否识别是非常重要的。 当然,如果指纹真的失效,是否有其他解锁方案,如密码解锁或NFC解锁。还需要注意密码解锁是否有虚假密码等防窥镜措施。 当然,智能门锁的耐久性也是一个需要特别注意的地方。uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要依靠内部电池供电,这就要求智能门锁的耐久性尽可能好,否则经常充电或更换电池会非常麻烦。
微波雷达传感器雷达感应浴室镜上的应用,如今,家用电器的智能化已成为一种常态,越来越多的人开始在自己的浴室里安装智能浴室镜。但是还有很多人对智能浴镜的理解还不够深入,今天就来说说这个话题。 什么是智能浴室镜?智慧型浴室镜,顾名思义,就是卫浴镜子智能化升级,入门级产品基本具备了彩灯和镜面触摸功能,更高档次的产品安装有微波雷达传感器智能感应,当感应到有人接近到一定距离即可开启亮灯或者亮屏操作,也可三色无极调,智能除雾,语音交互,日程安排备忘,甚至在镜子上看电视,听音乐,气象预报,问题查询,智能控制,健康管理等。 智能化雷达感应浴室镜与普通镜的区别,为什么要选TA?,就功能而言,普通浴镜价格用它没有什么压力!而且雷达感应智能浴镜会让人犹豫不决是否“值得一看”。就功能和应用而言,普通浴镜功能单一,而微波雷达传感器智能浴室镜功能创新:镜子灯光色温和亮度可以自由调节,镜面还可以湿手触控,智能除雾,既环保又健康! 尽管智能浴镜比较新颖,但功能丰富,体验感更好,特别是入门级的智能浴镜,具有基础智能化功能,真的适合想体验下智能化的小伙伴们。 给卫生间安装微波雷达传感器浴室镜安装注意什么? ①确定智能浴室镜的安装位置,因为是安装时在墙壁上打孔,一旦安装后一般无法移动位置。 ②在选购雷达感应智能浴室镜时,根据安装位置确定镜子的形状和尺寸。 ③确定智能浴镜的安装位置后,在布线时为镜子预留好电源线。 ④确定微波雷达传感器智能浴镜的安装高度,一般智能浴镜的标准安装高度约85cm(从地砖到镜子底),具体安装高度要根据家庭成员的身高及使用习惯来决定。 ⑤镜面遇到污渍,可用酒精或30%清洁稀释液擦洗,平时可用干毛巾养护,注意多通风。
冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器屏幕唤醒性能强悍智能感应,随着年轻一代消费观念的转变,冰箱作为厨房和客厅的核心家用电器之一,也升级为健康、智能、高端的形象。在新产品发布会上,推出了大屏幕的冰箱,不仅屏幕优秀,而且微波雷达传感器屏幕唤醒性能强大。 大屏智能互联,听歌看剧购物新体验 冰箱植入冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器触摸屏,重新定义了冰箱的核心价值。除了冰箱的保鲜功能外,该显示屏还集控制中心、娱乐中心和购物中心于一体,让您在无聊的烹饪过程中不会落后于听歌、看剧和购物。新的烹饪体验是前所未有的。 不仅如此,21.5英寸的屏幕也是整个房子智能互联的互动入口。未来的家将是一个充满屏幕的家。冰箱可以通过微波雷达传感器屏幕与家庭智能产品连接。烹饪时,你可以通过冰箱观看洗衣机的工作,当你不能腾出手来照顾孩子时,你可以通过冰箱屏幕连接家庭摄像头,看到孩子的情况。冰箱的推出标志着屏幕上的未来之家正在迅速到来。 管理RFID食材,建立健康的家庭生活 据报道,5G冰箱配备了RFID食品材料管理模块,用户将自动记录和储存食品,无需操作。此外,冰箱还可以追溯食品来源,监控食品材料从诞生到用户的整个过程,以确保食品安全;当食品即将过期时,冰箱会自动提醒用户提供健康的饮食和生活。 风冷无霜,清新无痕 冰箱的出现是人类延长食品保存期的一项伟大发明。一个好的冰箱必须有很强的保存能力。5g冰箱采用双360度循环供气系统。智能补水功能使食品原料享受全方位保鲜,紧紧锁住水分和营养,防止食品原料越来越干燥。此外,该送风系统可将其送到冰箱的每个角落,消除每个储藏空间的温差,减少手工除霜的麻烦,使食品不再粘连。 进口电诱导保鲜技术,创新黑科技加持 针对传统冰箱保存日期不够长的痛点,5g互联网冰箱采用日本进口电诱导保存技术,不仅可以实现水果储存冰箱2周以上不腐烂发霉,还可以使蔬菜储存25天不发黄、不起皱。在-1℃~-5℃下,配料不易冻结,储存时间较长。冷冻食品解冻后无血,营养大化。此外,微波雷达传感器5g冰箱还支持-7℃~-24℃的温度调节,以满足不同配料的储存要求。 180°矢量变频,省电时更安静 一台好的压缩机对冰箱至关重要。冰箱配备了变频压缩机。180°矢量变频技术可根据冷藏室和冷冻室的需要有效提供冷却,达到食品原料的保鲜效果。180°矢量变频技术不仅大大降低了功耗,而且以非常低的分贝操作机器。保鲜效果和节能安静的技术冰箱可以在许多智能冰箱中占有一席之地,仅仅通过这种搭配就吸引了许多消费者的青睐。 配备天然草本滤芯,不再担心串味 各种成分一起储存在冰箱中,难以避免串味。此外,冰箱内容易滋生细菌,冰箱总是有异味。针对这一问题,冰箱创新配置了天然草本杀菌除臭滤芯。该滤芯提取了多种天然草本活性因子,可有效杀菌99.9%,抑制冰箱异味,保持食材新鲜。不仅如此,这个草本滤芯可以更快、更方便、更无忧地拆卸。家里有冰箱,开始健康保鲜的生活。 目前,冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器正在继续推动家庭物联网的快速普及,相信在不久的将来,智能家电将成为互动终端。
基于乐鑫ESP32的可穿戴运动追踪器AI开发板支持图像识别和音频处理,独立创客elektroThing构建的Tracer是一个基于ESP32的开源惯性测量单元检测器。你是否想过在物体上粘贴一个惯性测量单元(IMU)来跟踪它的姿势和运动状态?Tracer能够提供性能安全可靠且低成本的物体跟踪功能。使用魔术贴即可轻松地将Tracer固定在物体上。它可以随着自行车的车架倾斜并进行节奏跟踪,也可以记录网球拍的击球次数,甚至能区分上旋球和切球。尽情发挥想象力,探索Tracer的更多有趣应用吧! Tracer基于现有的开源项目,能够实现与Phyphox的集成,支持用户使用Micropython和Arduino进行编程。用户也可以使用乐鑫ESP-IDF工具对其进行大程度的定制。Tracer是一个基于ESP32创建的开源嵌入式项目。Tracer使用了多种ESP32软件库,使开发者们能够深入了解开发运动追踪器时所需的必要处理和算法。Tracer具有强大的IMU和ToF,可用于感知周围的环境,它还支持Wi-Fi和BluetoothLE连接。 主要功能 使用LSM6DSL实时跟踪物体 VL53L0XToF传感器用于手势控制和测距 使用尼龙搭扣带即可将该装置固定在各种物体上 使用TP4065的板载锂离子电池充电 电池寿命:支持通过BluetoothLE以10Hz连续传输3小时 BluetoothLE传输距离15m(无遮挡,网球场测试) MapleEyeESP32-S3是一款基于乐鑫ESP32-S3和ESP-WHO开发的小型AI开发板。AnalogLamb是一家成立于2016年的网店,主营开源硬件和创新电子产品。AnalogLamb的MapleEyeESP32-S3是一款基于乐鑫ESP32-S3(双核XtensaLX7微控制器)和ESP-WHO(人脸识别开发框架)打造,并且支持Wi-Fi和蓝牙的AI开发板。 ESP32-S3主频高达240MHz,内置512KBSRAM,集成了2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5(LE),并支持远距离模式(LongRange)。芯片拥有更大容量的高速OctalSPIflash和片外RAM,支持用户配置数据缓存与指令缓存。它还具有45个可编程GPIO和丰富的外设接口。 ESP-WHO是乐鑫为AIoT应用推出的人脸检测与识别开发框架。将ESP-WHO与乐鑫自己的ESP-EYE、经亚马逊FreeRTOS认证的ESP-WROVER-KIT或其他ESP32开发板一起使用,只需额外添加一些外设(如摄像头和屏幕),就可以轻松构建完整的AIoT解决方案。MapleEyeESP32-S3就是这样诞生的。 MapleEyeESP32-S3拥有一个200万像素摄像头、两个LCD和一个麦克风,能够实现图像识别和音频处理,并支持通过Wi-Fi进行图像传输,使用MicroUSB端口进行调试。它还具有充足的存储空间,包含8MB八进制PSRAM和一个8MB的flash。 MapleEyeESP32-S3规格 与乐鑫ESP32-S3-EYE兼容 无线模组:ESP32-S3-WROOM-1模组搭载ESP32-S3双核XtensaLX7处理器,频率高达240MHz,集成了用于AI加速的向量指令,拥有512KBSRAM,8MBPSRAM和8MBOctalSPIflash 存储:MicroSD卡接口 显示器:2个1.3英寸TFTLCD,可通过开关进行选择 摄像头:200万像素OV2640 音频:用于VAD(语音活动检测)和ASR(自动语音识别)的数字麦克风 USB:1个MicroUSB,用于供电和调试 传感器:3轴加速器 其他:4个按钮 供电:通过MicroUSB端口的5V电压,或电池连接器和充电器IC
乐鑫wifi模块代理商智能家居彩屏HMI人机界面,目前智能家居所应用的物联网设备种类越来越多,数据交互存储都是在云端,用户都是通过手机APP进行配网,没有专门的网关设备进行管理,不仅配网步骤繁琐,还有一个主要的因素是实时性不高,断网后更是无法应用。面对这一堆的问题,乐鑫wifi模块代理商就提出了基于5G和Wi-Fi6的智能家居中心的解决方案,方案不仅应用了5G和Wi-Fi6低延时、高速率特性,还保留了传统的WAN接口,用户可以5G、Wi-Fi、WAN之间自动无缝切换。同时应用乐鑫wifi模块代理商ESP32AI语音,让方案不仅支持本地化一键自动配网,还可以用你赋有磁性或是甜美的声音就能让家庭应用变的智能起来。 此方案可以基于本地化部署模式,支持更多的定制化环境,同时还增加了很多云产品所不具备的功能和集成。另外方案的应用还非常具有成本效益和确定性的扩展方式。如新接入一个扩展设备增加的成本很低,因为是本地化部署,客户以及用户都不需要为新增的设备做额外的费用支付。 彩屏HMI人机界面基于乐鑫wifi模块代理商ESP32 WIFI/蓝牙二合一双核CPU低功耗主控直接驱动彩屏的soc芯片,主频高240M,可以驱动SPI、MCU接口LCD彩屏、摄像头、TP等,同时可搭载自主开发的 GUI 平台固件,支持图形拖拽式编程以帮助用户完成自定义的控制平台的开发。 彩屏HMI方案可扩展功能强大,开发者可通过开发板两边的扩展接口进行按键、语音、摄像头等功能的开发调试,让开发者尽情发挥想象力进行二次开发的同时,还极大缩短用户的开发周期。 乐鑫wifi模块代理商基于ESP32的面向可视化触摸屏幕的开发板,板卡搭载自主开发的 GUI 平台固件,支持图形拖拽式编程以帮助用户完成自定义的控制平台的开发。开发者还可以通过对开发板两边的扩展接口进行按键、语音、摄像头等功能的开发调试,极大缩短用户的开发周期。方案常被应用于86盒温控器、带屏网关、热水器、烤箱等智能家居和智能家电领域。
乐鑫WiFi6到底比WiFi5强多少AI离线语音成为智能中控标配 一:更高的传输速率 1.WiFi6大的特点就是速度快。相比Wi-Fi5的高速率3.5 Gbps,Wi-Fi 6采用是更高阶的调制编码方案1024-QAM,使其大连接速率提升至9.6Gbps。 2.乐鑫WiFi6大的提升不是提高单个设备的速度,而是在大量设备连接时改善网络。WiFi6引入了一些新技术,它允许路由器一次与更多的设备通信。即使越来越多的设备开始需要数据,也能保持强大的连接能力。 二:更多设备的接入且能加快每台设备的速度和容量 1.乐鑫WiFi6的“6”还体现在了高密度接入。多设备同时使用还能保持高速网速:能让接入几十台的网速和只接一台的网速保持一致。 2、允许同一时间多终端共享信道:简单来说,以前WiFi5是一条车道多部车,WiFi6是一车道变多车道,数十台设备齐头并进共享网络。 三:降低终端设备的电池消耗 1.WiFi6中的另一项新技术TWT允许AP与终端之间协商通信,减少了保持传输和搜索信号所需的时间,终端功耗会降低30%。 2.可以统一调度无线设备休眠和接收数据的时间:允许终端设备在不进行数据传输时进入休眠状态,从而可节省高达7倍的电池功耗。 四:低时延 相比WiFi5,乐鑫WiFi6网络带宽提升4倍,并发用户数提升4倍,网络时延从平均30ms降低至20ms。无线接入点(AP)能同时处理多达12个的wifi流。 五:抗干扰能力 无线之间的干扰无处不在,而干扰主要来自相邻频段的无线电波叠加和同频干扰。WiFi6提出了一种信道空间复用技术,大大解决了此前由于信号的交叉覆盖而引起的干扰,理论上能彻底解决普通家庭的信号覆盖问题。 AI离线语音或将成为智能中控设备智能升级标配,随着“天猫精灵”、“小度”、“小米”、“华为”等品牌智能音箱的市场推广和市场普及,用户对语音识别控制技术已经有了一定的认知基础。语音控制方式因为简单、自然、高度符合人类的交互习惯,已经越来越受到用户的青睐,因此语音控制可能是未来几乎所有物联网产品的一种标配,这也是物联网发展的大趋势。 但是:这些都是在线语音范畴,由于过度依赖网络,信号稍微不稳定,话说出去半天没有回应,想要砸掉天猫精灵的事情也时有发生,另外限制了小厂商的发展,因为小厂商的实力不允许他们增加成本配备人手开发出所需要的场景应用语音;还有一个关健问题,那就是对于大部分中老年和小孩来说是一种使用障碍,装APP,各种信号配对,这是一件对老人和孩子操作非常困难的事情。 所以:AI离线语音是可以完美解决以上缺陷,目前离线语音其正确识别率、抗噪能力、语音指令词条数量、响应速度、功耗、体积、成本等等,都已经有了质的突破,可以快速让很多做传统电子电器产品的厂商实现对他们的产品低成本快速智能化升级。 离线语音识别方案完全不依赖无线网络,不用安装APP,不需要手机,即插即用,会说普通话就能控制,极其方便,而且离线语音识别速度非常快,没有任何迟钝的感觉,这样的体验感在5G技术完全普及之前,远远超过了在线语音识别方案。 乐鑫推出了特小尺寸的AI离线语音模块,串口传输,便可与产品的主MCU通讯,目前单麦支持100条语音命令,支持唤醒词、命令词、回复播报语自定义;双麦支持150条语音命令词。模块支持双语命令词识别,内嵌智能降噪算法,语音识别距离可支持5M远讲,还有大家关心的响应速度,模块是在你话音刚落下,命令可能也已经完成了,不足一秒的时间,完全可以忽略。 AI离线语音模块可快速应用于各类智能小家电,86 盒,智能开关、温控器、益智玩具,灯具等需要实现语音操控的产品。应用离线语音 AI 模块赋能设备的同时,还可以搭载HMI彩屏方案将语音技术可视化,从而大幅缩短家电、智能家居厂商智能产品的研发周期。 AI离线语音或将成为智能中控设备智能升级标配,乐鑫也致力于为传统电子电器制造厂商提供低成本、无风险、快速实现智能化产品升级的一站式IOT语音入口解决方案。
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