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phyBOARD®-Pollux AI 套件

用于嵌入式系统中机器学习的开发平台

  • i.MX 8M Plus 四核,4x 1.6 GHz
  • 支持 HDR 功能的图像信号处理器
  • 通过 ISP 和 phyCAM-M 摄像头进行数据采集和处理
  • NXP eIQ 机器学习软件集成在 BSP 中
  • 利用神经网络进行物体比对
  • 得益于对 pytorch、TensorFlow Lite 和 ONNX 格式的支持,可直接使用
  • 使用神经网络无需额外工具(如 SDK、NDK)
  • 通过边缘数据处理实现时间和成本效率
  • NPU 性能:推理时间比 GPU 快 96 倍
  • 可通过驱动 API 直接访问 NPU
  • 性能与能耗比达到最优

套件内容 :

  • 配备 phyCORE-i.MX 8M Plus 核心板的 phyBOARD-Pollux
  • Linux Yocto BSP
  • 人脸识别演示应用程序
  • VM-016-COL-M-M12(高清分辨率,phyCAM-M,带有 M12 镜头座)
  • 镜头、M12(S 接口)、焦距 f=12 毫米
  • 预装软件镜像及预装摄像头驱动
  • 预装 OpenCV、GStreamer 软件库
  • 以太网线
  • USB 线
  • 24V 电源适配器,包括连接器套装
  • 快速入门指南
  • 启动保证
  • 研讨会优惠券

概述 :

phyCORE-i.MX 8M Plus AI 套件既是一个学习平台,也是一个参考设计,用于解锁 i.MX 8M Plus 处理器的嵌入式视觉和机器学习功能。

套件中包含了一个经济实惠且符合行业标准的 VM-016 高清摄像头,带有 MIPI CSI-2 接口,用于捕捉图像数据。数据由 i.MX 8M Plus 的内部图像信号处理器处理,这意味着不需要对图像数据进行后处理。

NXP 的 eIQ 机器学习软件的开发环境已经集成在 BSP 中。在支持如 pytorch、TensorFlow Lite 和 ONNX 格式等常见模型的情况下,您可以直接开始您的应用开发。不需要专门为机器学习设计的硬件或其他使用神经网络的工具。

数据处理完全在边缘进行,这保证了额外的时间优势。

有了 phyCORE-i.MX 8M Plus,现在可以用于需要高性能数据处理的 AI 和机器学习应用的嵌入式设计,以快速实现 AI 过程。

人脸识别演示应用程序

通过演示应用程序的例子,展示了如何使用神经网络通过机器学习和深度学习算法来比较对象。
各种神经网络会从记录的实时人脸图像中提取特定的面部特征,然后与预先训练好的知名人士的面孔进行比较。与您自己的面孔偏差最小的面孔将作为最佳匹配显示出来。

Module phyCORE-i.MX 8M Plus
SOM Mounting Connector insertion
Processor i.MX 8M Plus Quad
Architecture ARM Cortex-A53 / Cortex-M7
Frequency 4x 1.6 GHz + 800 MHz
SPI NOR Flash 64 MB
eMMC 8 GB
LPDDR4 RAM 2 GB
EEPROM 4 kB
Ethernet 2x 10/100/1000 Mbit/s
Wireless 802.11 b/g/n (ac) 2.4 GHz / 5 GHz (via optional Wi-Fi Adapter)
Bluetooth BLE 4.2
USB 2x 3.0 Host
Serial 1x RS-232/RS-485 Full Duplex/RS-485 Half Duplex
CAN 2x CAN FD
Digital I/O optional via Expansion Connector
PCle 1x miniPCIe
Mass Memory microSD Card Slot
Display LVDS (1x 4 lanes or 1x 8 lanes), MIPI DSI (1x 4 lanes), HDMI
Audio SAI via A/V Connector
Camera 2x MIPI CSI-2 (phyCAM-M)
Expansion Bus I²C, SPI, SDIO (8-bit), UART, JTAG, USB
JTAG via Expansion Connector
User Control Elements 1x Reset Button, 1x On/Off, 1x Boot source select
Boot Source eMMC, SD Card, NOR, USB Serial Download, Internal Fuses
RTC Real Time Clock (mounted on SoM) with Gold Cap Backup
Power supply 12 V - 24 V
Dimensions 160 mm x 77 mm
Temperature range -40°C to +85°C
Betriebssystem Linux
Distribution Yocto

phyBOARD-Pollux KI Kit

phyBOARD-Pollux AI Kit

part no. KPB-03123-AI-Alph

附加组件 组件编号    
Sterling WIFI-Bluetooth Expantion 2.4GHz / 5GHzKPEB-WLBT-05
10.1" LVDS Display and Audio Expansion KitKPEB-AV-10-Pollux-Ax

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