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基于乐鑫wifi模块代理商ESP32推出的云容器管理平台机器学习算法运行

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基于乐鑫wifi模块代理商ESP32推出的云容器管理平台机器学习算法运行,Toit以ESP32为基础发布云容器管理平台通过使用Toit轻量级容器,用户不仅可以在ESP32上保护代码安全性,而且还可以通过Toit云API管理代码。Toit.io是一家在2018年成立的丹麦初创企业,它推出了一种解决方案,通过乐鑫ESP32来将固件从设备端持续提供到云端。该方案支持用户远程连续开发应用程序,避免了设备崩溃等问题。得益于ESP32容器内负责运行应用程序的虚拟机具具有独特的内存优化结构。


Toit提供一种专门用于嵌入式设备的编程语言。Toit语言是一种面向对象的程序设计语言,用户不需要深入了解C语言的基础,也可以很快地熟悉它现代而简洁的编程方法。另外,Toit语言运行得非常快。基于新的基准(Richards和DeltaBlue基准),在乐鑫wifi模块代理商ESP32上,Toit语言的速度大约是MicroPython的20倍。


// Copyright © 2021 Toitware ApS. All rights reserved.
// Use of this source code is governed by an MIT-style license that can be found in the LICENSE file.
/**
Program measuring temperature, relative humidity, and atmospheric pressure
 with a BME280.
*/
import gpio
import i2c
import drivers.bme280 as drivers
main:
 bus := i2c.Bus
 — sda=gpio.Pin 21
 — scl=gpio.Pin 22
 device := bus.device 0x77
 bme := drivers.Bme280 device
bme.on
 print “Temperature: $bme.read_temperature C”
 print “Humidity: $bme.read_humidity %”
 print “Pressure: $bme.read_pressure Pa”
 bme.off


通过Toit的API,用户可以访问所有设备和数据,或者允许客户机应用程序在Toit控制台中执行所有通用操作。有了这个Toit解决方案,用户就可以安全地部署与核心系统无关的多个应用程序,以避免造成设备崩溃或意外行为的问题。你还可以安全地创建、更新或删除系统运行时的任何应用程序。


用Toit来开发项目,Toit为用户提供了便利的开发工具。可从console.toit.io直接将Toit安装到ESP32中,并通过Web控制台或CLI管理设备群。Toit还开发了VSCodeToitExtension插件,以帮助用户开发、测试和部署应用程序。登录之后,用户可以用它来创建应用程序、测试前、远程部署和监视设备的状态。


在ESP32上使用EdgeImpulse运行机器学习算法。通过使用Arduino框架和EdgeImpulse平台,用户可以在乐鑫wifi模块代理商ESP32上简单地添加几行代码来运行强大的机器学习算法。ESP32凭借其强大的无线通讯能力、低功耗、高性价比等特点,已经成为各种AIoT应用的理想选择。目前,如果使用了Arduino框架和EdgeImpulse平台,就可以在ESP32上运行强大的机器学习算法,只需添加几行代码。


EdgeImpulse平台已经支持ESP32以及多种不同的摄像机模块在设备上运行机器学习模型进行图像识别。这两种模式都能完成各种复杂的工作:如检测人员是否出现在图像里,对作物生长进行评估,甚至估算一个物体的重量……仅根据一张图片就可以得出以上所有结果!通过EdgeImpulse嵌入式机器学习平台,你可以在ESP32上运行上面提到的任何项目。还可以按照EdgeImpulse的“AddingSighttoYourSensors”教程来创建自己的项目。这个模型可以作为一个开放源码Arduino库进行部署,其中包括运行训练的impulse所需的资源。单击一下,您就可以将这个库添加到现有的ESP32Arduino项目。


你仅仅需要一个乐鑫wifi模块代理商ESP32开发板和ArducamMini2MPPlus或者ESP32-CAM。ESP32-CAM与Arducam有相同的传感器,它还包括一端驱动程序,可以直接连接传感器和ESP32-CAM开发板。"ESP32-CAM+EdgeImpulse"demo能够识别各种不同的植物,并提供网页端界面、图片预览以及片面图像调节功能。


值得注意的是,这些例子只是简单地替换EdgeImpulse库,就可以运行任何训练好的图像分类模型,而不需要修改ESP32固件。使用者能迅速构建原型,测试机器学习算法。EdgeImpulse不仅支持图像处理,而且支持ESP32上各种类型的传感器数据。乐鑫wifi模块代理商ESP32上运行独立EdgeImpulse模型的小代码示例。在这个基础上,可以添加任何与Arduino兼容的传感器驱动,并使用EdgeImpulse数据转发器收集训练数据。

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