【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别

最新推荐文章于 2025-04-23 17:01:46 发布
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#机器学习 #深度学习 #神经网络

本文介绍如何使用MaixPy和MaixHub训练模型，实现基于K210 AI芯片的开源硬件识别。涵盖硬件准备、数据集处理、模型训练与烧录过程。

【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别

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前言

年前参加了dfrobot的活动：DF冬季AI挑战赛有幸进入第二轮，大方的木子给了200的优惠券。在逛了DF商城时候无意间发现了一个宝贝：Maix Dock AI开发板！又有液晶屏和摄像头！！难道它不香吗？现在想想它是真的香
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它是基于k210 AI芯片，作为核心处理单元，k210带独立FPU的双核处理，64位的CPU位宽，8M的片上SRAM，400M的可调标称频率，支持乘法、除法和平方根运算的双精度FPU，在AI处理方面k210可进行卷积、批归一化、激活、池化等运算。也可以进行语音方向扫描和语音数据输出的前置处理工作，可实现人脸检测，语音识别，颜色、物体识别，MNIST手写数字识别，Feature map显示，tiny yolov2 20分类等多种功能。
**什么是K210 AI芯片呢？**可以看一下大神稚辉君的帖子：嵌入式AI从入门到放肆【K210篇】-- 硬件与环境 想要详细了解MaixPy的资料可以查看：矽速科技官网
好了废话不多说了，开始本次的教程

硬件准备

  • 刷入MaixPy的最新固件的K210开发板这里推荐Maix Dock
  • 一根TypeC数据线
  • TF卡及读卡器

准备数据集

1、用手机拍摄我们的arduino、microbit、掌控板、树莓派的图片（ps:识别的准确定和我们的数据集的大小有关）：

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STM32U575测评 使用这块开发板测试HC-SR04模块的串口通信功能，并尝试移植TinyMaix实现在单片机上的实时手写数字的识别。
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程序里面将mnist_pic作为tm_mat_t in_uint8 的数据部分，之后使用tm_preprocess把图片数据的uint转换成int，转化成tm_mat_t in 加载模型后直接将in 作为输入，进行计算，因此改变mnist_pic的原始数据就能改变进行计算的图片的内容。先写个流水灯程序测试测试。先用这个开发板来测试HC-SR04的串口通信，因为我之前在网上找相关的教程，都是关于如何使用GPIO测量高电平时间来测算距离的，看到这个模块上有UART，I2C，和One-Wire，就想找时间试试。
【K210】K210学习笔记六——MaixHub在线模型训练识别数字
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【K210】Maixpy 人脸识别
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硬件平台：K210 Sipeed Maix Dock 软件平台：maixpy 、kmodelv2 实现功能 检测并识别人脸 一、下载模型和示例脚本 需要用到三个模型， task_fd = kpu.load(0x300000) #从flash 0 0x300000 加载人脸检测模型 task_ld = kpu.load(0x400000) #从flash 0 0x400000 加载人脸五点关键点检测模型 task_fe = kpu.load(0x500000) #从flash 0 0x500000
百度开源AI硬件开发平台BIE-AI-Box和BIE-AI-Board
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本周，百度继在 CES 上发布最新版本自动驾驶平台 Apollo 3.5 之后，又开源了边缘计算平台OpenEdge，以及两个 AI 硬件开发平台 BIE-AI-Box 和 BIE-AI-Board。BIE-AI-BoxBIE-AI-Box 是一款与英特尔合作设计的定制车载视频分析套件，用于分析驾驶舱摄像头拍摄的视频帧。它采用了“专门”设计的 BIE 技术，与相机连接，用于道路识别、车身监控、驾...
【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——一键本地模型训练
tonycarson的博客
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MaixPy 教程】用mixly玩转K210——一键本地模型训练 前言 【MaixPy系列教程：】 【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别 【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——口罩识别 【MaixPy教程】用mixly玩转K210——调用AI_OneNET API实现车牌识别 【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——人脸追踪 【MaixPy 教程】...
基于MaixHub的小方舟分类模型学习
陈宝子的博客
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基于MaixHub的小方舟分类模型学习前言一、材料准备二、烧录固件1、固件下载2、烧录固件三、制作数据集1、收集需要训练的目标的照片2、转换格式3、照片分类四、机器码获取五、模型训练1、账户激活2、提交数据集六、模型加载 前言 在暑假之余，与指导老师以及实验室中的部分成员共同对小方舟进行了一定的研究，并对小方舟进行了基于MaixHub的分类模型学习。下方提供我们在探索过程中的一些心得，若哪里有问题欢迎留言评论。 一、材料准备 材料名称 材料数量 N+小方舟 ×1 SD卡（32G） ×1
【MaixPy教程】用mixly玩转K210——调用AI_OneNET API实现车牌识别
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【MaixPy教程】用mixly玩转K210——调用AI-OneNET API实现车牌识别 前言 什么是oneNET AI，他可以做什么？ 人工智能与物联网的融合带来的是一个全新的时代。这个时代，人与人的连接、人与物的连接、物与物的连接都将被全面赋能，人工智能+物联网的化学反应，将深度赋能时代。 作为国内三大运营商物联网开放平台中首个上线的人工智能开放平台，中国移动OneNET AI将解锁更多...
开源硬件初识——Orange Pi AIpro（8T）
我要变强Wow
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大抵是因为缘，妙不可言地就有了这么一块儿新一代AI开发板，乐于接触新鲜玩意儿的小火苗噌一下就燃了起来。还没等拿到硬件，就已经开始在上查阅起资料，急切的等待着。
【OrangePi AIpro】: 探索AI加成的开源硬件魅力
鑫宝的博客
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什么是Orange Pi？Orange Pi是深圳市橙子科技有限公司开发的一系列开源单板计算机（SBC）。它以提供高性价比的硬件解决方案而闻名，旨在为开发者提供一个功能强大且成本低廉的开发平台。历史与背景Orange Pi项目始于2014年，起初是为了与Raspberry Pi竞争，但很快发展出自己的特色。Orange Pi不断推出新的版本，从最初的H2+到后来的Zero Plus2、Orange Pi 4等，每一款都针对不同的需求进行了优化。特性描述处理器4核64位处理器 + AI处理器AI算力。
拆解 | 88元, 国产开源ESP32小智AI机器人，搭载DeepSeek、通义Qwen2.5-Max
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AI智能硬件大爆发，总有一款适合你，文末联系小编小智AI聊天机器人是一款基于乐鑫ESP32-S3核心板，搭载多种开源AI大模型( DeepSeek、OpenAI 、通义Qwen)，通过对话角色自定义、海量知识库、长期记忆、语音声纹识别等功能。它不仅是智能工具，更是一个真正“懂你”的AI助理，致力于为每一天增添温暖和便利。无论是在解决问题还是分享快乐，小智AI聊天机器人都以独特的智慧和温柔的方式，使...
直播｜Tuya AI硬件开发平台开源啦！搭载超强AI能力，助力个人开发者打破技术壁垒
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学生与高校：通过 TuyaOpen 提供的教学资料，学生可快速上手学习编程，并用于设计毕业作品、电子竞赛套件等，轻松实现智能小车、环境监测等创新项目；同时，也可帮助高校快速开设智能化与 AI 融合的教学课程；开发者可以无缝调用国内合规的大模型（如 DeepSeek、通义千问、豆包等），或灵活对接海外顶尖的 AI 大模型服务（如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）；协议栈与示例：提供 Wi-Fi、蓝牙、Zigbee 等不同协议的设备配网、连接、控制全流程代码，覆盖智能家居、工业物联网等场景；
MaixHub模型训练使用教程 部署平台K210
m0_74308088的博客
05-28 2369
再通过官方的kflash_gui将模型文件部署到摄像头的flash中，地址为0x300000~0xD00000。找到数据集的本地路径，选择一个数据集合，数据集的打包格式必须是说明里的这种格式。类型有两种一个是图像分类，一个是图像检测具体区别查看这篇文章。参数选择结束过后点击创建训练任务给任务命名即可。部署平台选择nncase，其他参数看自己需求。点击数据集后，再选择数据集，再点确定。点击创建数据集，并输入数据集名称。进入这个页面过后点击导入数据集。点击手动部署，再点击下载。点击首页，点击开始训练。
MaixHub在线训练初体验
戚晨夕的博客
07-16 1978
之前学过K210，后面也学了831，也了解到了329，现在sipeed推出了新的在线训练平台，刚注册进去确实让我眼前一亮，在线模型训练平台，我用过很多，openmv提供的，百度飞将的，智能云的这些都体验过，不过这个看起来真的好舒服模型库真的很人性化真的强，这个平台非常好用，操作也很简单，很适合新手入门。httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps。...
疯壳AI开源无人机开机测试及硬件资源介绍
fengkesz的博客
05-14 1779
开机测试 1.1 前期准备 疯壳cocofly无人机到手后是一个高耐压防碰撞内置优质海绵泡沫防护的手提铝合金箱子，打开铝合金手提箱子就可以看到包含的物品：无人机一架、遥控手柄一个、无人机电池一个、下载器一个、cocobit编程板一块、USB数据线一条（遥控手柄下方）以及2.4G天线一根（遥控手柄下方），如下图所示。 配件清单如下表所示。 配件清单 名称 数量 备注 飞机 1 ..
MaixHub训练安全帽识别模型
professionalmcu的专栏
12-28 1038
训练识别安全帽的模型。
SIPEED MAIX BIT K210使用MaixHub(新版)在线训练石头剪刀布手势识别模型并部署
darlingqx的博客
11-01 2769
训练的yolov2模型右边可以看到acc(正确率)和loss(错误率)的曲线，loss不断下降，acc不断上升就是正常的如果acc没达到要求。全部标注好了就可以采集验证集然后进行标注，验证集占1/5就差不多，如果你的训练集足够的化是不需要采集验证集，会自动划分验证集。然后打开MaixPy的IDE来运行，将解压后的main.c文件复制到IDE运行就可以了。这里我们创建一个目标检测的任务，目标检测会返回坐标以及框出来，分类任务不会。按下W是标注，标注好了选择标签按下D就自动保存到了下一张。选择刚刚创建的数据集。
MaixHub与亚博K210模块（一种可以解决烧录固件库的办法）
嗨咯！这里是三马分享家的博客，欢迎你的到来
07-16 6897
有可能可以解决亚博K210模块烧录MaixHub固件库的办法
K210 芯片在Maix Hub 在线平台基于YOLOv2模型进行 车牌识别 实现方案 教程
最新发布
05-04
<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于如何使用K210芯片在Maix Hub在线平台通过YOLOv2模型实现车牌识别的教程或方案。首先，我应该回忆一下用户提供的引用内容，看看是否有相关的信息。 根据引用[1]，Maix Bit K210开发板带有KPU，适合处理人脸识别和车牌识别，并且MaixHub上有丰富的模型和开源代码。引用[2]提到有使用YOLOv2模型进行数字识别的例子，通过串口与STM32通信。引用[3]和[4]则涉及K210的口罩检测和人脸检测，说明K210在目标检测方面的应用。不过用户需要的是车牌识别的具体方案，特别是使用YOLOv2模型和Maix Hub平台。 接下来，我应该整理出一个分步骤的解决方案。首先，用户可能需要准备数据集，然后进行模型训练，接着在Maix Hub上部署，最后在K210上实现推理。同时，可能需要参考现有的YOLOv2模型训练方法，比如引用[2]中的数字识别案例，调整数据集和参数以适应车牌识别。 需要注意的是，Maix Hub是否支持YOLOv2模型训练？根据引用[1]和[4]，MaixHub提供模型，但具体支持哪些框架可能需要确认。另外，车牌识别通常包括检测和字符识别两个部分，用户是否只需要检测部分，还是需要完整的识别流程？ 可能还需要考虑如何将训练好的模型转换为K210支持的格式，比如.kmodel，这一步可能需要使用nncase等工具。引用[2]中提到了模型训练和转换，这可能是一个关键步骤。 此外，代码部分可能需要结合MaixPy的API，处理图像输入、模型推理和结果输出。引用[4]中的人脸检测代码可以作为参考，修改模型路径和检测逻辑。 用户的问题可能涉及多个步骤，我需要确保每个步骤都清晰，并且提供相关资源链接，比如MaixHub、官方文档和GitHub仓库。同时，提醒用户可能遇到的常见问题，比如数据集不足、模型转换错误或部署时的硬件配置问题。 最后，生成的相关问题需要围绕实现过程中的具体挑战，比如数据集准备、模型优化、部署调试等，帮助用户进一步解决问题。</think>### 基于K210与Maix Hub的YOLOv2车牌识别实现方案 #### 一、实现流程概述 1. **数据集准备**：需包含车牌图像及标注文件（YOLO格式的.txt文件）[^2] 2. **模型训练**：通过Maix Hub在线训练平台或本地训练YOLOv2模型 3. **模型转换**：将训练好的模型转换为K210支持的.kmodel格式 4. **嵌入式部署**：使用MaixPy固件实现摄像头采集与模型推理 5. **结果处理**：通过串口通信将识别结果传输至主控（如STM32） #### 二、详细步骤说明 1. **数据集制作** - 收集车牌图像（建议500+张不同场景样本） - 使用LabelImg等工具标注，生成YOLO格式标注文件 - 文件结构示例： ``` /dataset ├── images/ │ ├── car_plate_001.jpg │ └── ... └── labels/ ├── car_plate_001.txt └── ... ``` 2. **模型训练（Maix Hub平台）** ```python # 参考训练代码结构 from maixhub import dataset, model config = { "model_type": "yolov2", "input_shape": (224, 224, 3), "anchors": [...] # 根据车牌尺寸调整锚点 } plate_model = model.train( dataset_path="/dataset", epochs=100, batch_size=8, config=config ) ``` 3. **模型转换与部署** - 使用nncase工具转换模型： ```bash nncase compile plate_model.h5 plate_model.kmodel -i kmodel ``` - 将.kmodel文件烧录至K210开发板 4. **K210端推理代码（MaixPy）** ```python from maix import camera, display, nn model = nn.load("/flash/plate_model.kmodel") cam = camera.Camera(224, 224) disp = display.Display() while True: img = cam.read() objs = model.detect(img, threshold=0.6) for obj in objs: x, y, w, h = obj['x'], obj['y'], obj['w'], obj['h'] img.draw_rectangle(x, y, x+w, y+h, color=(0,255,0)) disp.show(img) ``` #### 三、关键优化点 1. **模型轻量化**：通过通道剪枝减少参数量（建议保留80%通道）[^3] 2. **锚点优化**：根据车牌长宽比调整YOLOv2锚点参数 $$ anchor\_ratio = \frac{plate\_width}{plate\_height} $$ 3. **多阶段识别**：先定位车牌区域，再通过OCR识别字符[^1] #### 四、参考资源 1. [Maix Hub官方模型仓库](https://maixhub.com/models) 2. [YOLOv2-K210适配教程](https://github.com/sipeed/MaixPy_scripts) 3. [车牌数据集示例](https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/car-plate-detection)
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