Der Raspberry Pi 5 ist ein kleiner, einzelplatinenbasierter Computer, der speziell für die Entwicklung im Edge-Bereich konzipiert wurde. Mit einem 64-Bit Quad-Core Arm Cortex-A76 CPU, der mit 2,4 GHz getaktet ist, und wahlweise 4GB oder 8GB LPDDR4X-4267 SDRAM-Speicher bietet der Raspberry Pi 5 beachtliche Spezifikationen. Dennoch reicht diese Ausstattung möglicherweise nicht aus, um anspruchsvolle KI- und ML-Anwendungen auszuführen. Hier kommt das Raspberry Pi AI Kit ins Spiel, das mit einem Hailo-8L KI-Beschleunigungsmodul ausgestattet ist, das beeindruckende 13 Tera-Operationen pro Sekunde leisten kann.
Erste Schritte mit dem Raspberry Pi AI Kit
Um mit der Entwicklung von KI- und maschinellen Lernprojekten auf dem Raspberry Pi AI Kit zu beginnen, stellt Raspberry Pi eine Vielzahl von Ressourcen zur Verfügung, darunter offizielle Dokumentationen und Beispielcodes. Auch das offizielle Tutorial findest du im GitHub-Repository von Hailo. Ich empfehle dir, diese Schritte langsam und sorgfältig durchzugehen.
Das Raspberry Pi AI Kit im Detail
Das Raspberry Pi AI Kit ist ein leistungsstarkes Erweiterungsmodul (HAT) für das Raspberry Pi 5 Board, das speziell für Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickelt wurde. Dank seiner kompakten Bauweise und seiner beeindruckenden Leistungsfähigkeit ist es die ideale Plattform für Entwickler, Hobbyisten und Lehrkräfte, um KI-basierte Projekte zu erforschen und zu realisieren.
Zusätzlich zu seiner beeindruckenden Leistungsfähigkeit ist das Raspberry Pi AI Kit mit einem Preis von nur 75,50 € ein äußerst günstiges Gerät, das spannende Möglichkeiten für KI-Anwendungen in den Bereichen Robotik, autonome Fahrzeuge, Überwachungssysteme und mehr eröffnet.
Das Herzstück des Kits bildet ein spezialisiertes KI-Chip von Hailo Technologies, das für eine effiziente KI-Verarbeitung optimiert wurde. Trotz seiner geringen Größe ist es in der Lage, komplexe KI-Modelle zu verarbeiten.
KI-Demos auf dem Raspberry Pi AI Kit ausführen
Das Repository von Hailo enthält Skripte, die es dir ermöglichen, Objekterkennung, Pose-Estimation und semantische Segmentierung sowohl auf Video als auch auf einem Live-Video-Stream durchzuführen.
Objekterkennung ausführen
Führe das folgende Kommando aus, um ein Beispiel zur Objekterkennung zu starten:
python basic_pipelines/detection.py --input /path/to/video/ --show-fps --disable-syncEin neues Fenster öffnet sich und zeigt das Videobild an.
Drücke Ctrl + C, um die Anwendung zu beenden und das Fenster zu schließen.
Instanz-Segmentierung ausführen
Nun kannst du das Beispiel zur Instanz-Segmentierung ausführen:
python basic_pipelines/instance_segmentation.py --input /path/to/video/ --show-fps --disable-syncHier findest du ein Beispielvideo, das die Instanz-Segmentierung mit mehreren Objekten unter Verwendung des Ultralytics YOLOv5-Modells zeigt und eine durchschnittliche Inferenzgeschwindigkeit von 30 fps erreicht.
Pose-Estimation ausführen
Führe das folgende Kommando aus, um ein Beispiel zur Pose-Estimation zu starten:
python basic_pipelines/pose_estimation.py --input /path/to/video/ --show-fps --disable-syncIn diesem Link findest du eine klare Anleitung, wie du benutzerdefinierte Deep-Learning-Modelle erstellen und in das Hailo-Format konvertieren kannst. Schau es dir an.
Fazit
Von hier an bist du bereit, die leistungsstarken Verarbeitungskapazitäten des Raspberry Pi AI Kits zu nutzen. Je nach den Anforderungen deines Projekts und deiner eigenen Kreativität sind deine Möglichkeiten nahezu unbegrenzt. Viel Spaß beim Entwickeln!
Ich hoffe, du fandest diesen Leitfaden hilfreich. Wenn du Fragen oder Feedback hast, hinterlasse gerne einen Kommentar unten. Wenn dir dieser Beitrag gefällt, unterstütze mich bitte, indem du meinen Blog abonnierst.
Shakhizat Nurgaliyev
Wir freuen uns, diesen spannenden Artikel von Shakhizat Nurgaliyev präsentieren zu dürfen. Shakhizat ist ein engagierter Entwicklungsingenieur für eingebettete Systeme und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Robotik und Internet der Dinge (IoT). Seine Spezialisierung liegt in der Entwicklung autonomer und intelligenter Systeme, die maschinelles Lernen einsetzen, um auf ihre Umgebung zu reagieren. Mit seiner umfangreichen Erfahrung, die von der Konzeption bis hin zur Programmierung reicht, leistet er einen bedeutenden Beitrag zur Weiterentwicklung von Robotik und IoT.
