1. 시작

2021년 5월 26일SWITCHSIENCE 판매 시작M5StackUnitV2 도착했습니다!
M5 StackUnitV2는 작지만 Linux 기반 AI 인식 처리가 여전히 작동하는 AI 카메라다.
재고가 많은 것 같은데 저녁에 주문하고 이틀 후에 오전에 배달할게요.
설치와 동작을 확인하고 싶습니다.
그나저나 이미지 속 삼각대는 균등한 스마트폰 브래킷으로 디지털 카메라도 나사로 장착할 수 있어 이런 유형에 적합하다.

2. 개봉

호스트(MicroSD 카드 포함), USB 코드, 스탠드, Back Brick 4 포인트
설명서 같은 종이가 없고, 상자에 기재된 URL도'm5 stack.com'뿐이다.
사용법은 직접 알아보세요. 광신자들에게 적합합니다!

3. 정보원

정보의 출처는 다음과 같은 것이 좋다.
공식 문서: m5-doc
공식 트위터: @M5Stack
Qita UnitV2 보도

4. 설치

설정은 여기를 참고했습니다.
공식 문서: m5-doc
M5UnitV2 설치 및 의사록
설치라고는 하지만 PC와 연결할 때의 드라이버만 설치한다.
1. 공식 홈페이지DriverInstallation에서'sr9900.inf amd64.rar'다운로드
2. 드라이브 동결해제(7zip 등 사용)
3. M5 StackUnitV2 및 PC용 USB 케이블 연결
• UnitV2 시작
· 문서에 "빨간불이 켜져 있다"는 문구가 있고 케이스 내부의 "파란불"이 켜져 있다
• 시동이 걸리면 신호등이 사라지는 모양(빠르면 사라진다)
4. PC의 장치 관리자를 열고 다음 장치가 표시되었는지 확인
추가 장치 > USB 10/100 LAN
5. 드라이버 설치
상기 장치 > 드라이버 업데이트 > 컴퓨터 검색 드라이버 참조 를 오른쪽 단추로 누르십시오
동결해제된 드라이버의 폴더 지정 및 설치
　　→Corechip SR9900 USB2.0 to Fast Ethernet 어댑터로 인식됨

이렇게 설치하면 완성!

5. 동작 확인

브라우저에서 unitv2.py 액세스 (또는 10.254.239.1)
설치 후 자동으로 시작되는 이미지 인식 응용 프로그램에 액세스할 수 있습니다.

기본적으로 Camera Stream이 선택되어 카메라 이미지가 표시됩니다.
온라인(Conline Recongnition)을 선택하면 물체를 실시간으로 식별할 수 있다.
우연히 방영된 탤런트도'퍼슨'으로 인식할 수 있다.

JuptytrerNotebook도 실행 중이며 전환 후 코디할 수 있습니다.

또한 SSH를 통해 터미널 연결을 할 수도 있습니다.
리눅스 베이스는 쉽게 손에 넣을 수 있다.

6. 문제점

선풍기가 있지만 이미지를 처리할 때 그에 상응하는 열량이 발생한다.나는 장시간 일하면 열을 통제하지 못할까 봐 걱정된다.

처음 시작할 때 다양한 이미지 인식 범주를 전환하면 중간에 작동이 멈추고 전환할 수 없습니다.

바로 온라인 MTG에서 액션 시연을 공개하면 UnitV2 처리가 어려워집니다.

이미지 식별 응용의 전환이 매우 느리다

USB 연결을 통한 로컬 네트워크 연결로 인해 온라인 MTG의 통신에 의해 압박을 받아 느려진 것일 수 있음

전원을 끄는 방법은 USB 케이블을 뽑는 것밖에 없어요.

sudo를 사용하는 절차가 있기 때문에 SSH에 연결하여 꺼질 수 있음

WiFi를 사용할 수도 있고 AP 모드에서 사용할 수도 있지만 PC에서 연결하려고 해도 UnitV2의 AP를 찾을 수 없습니다.

온라인에서도'AP모드에서는 사용할 수 없다'는 말이 있다

7. 끝말

작고 강력한 AI 카메라여서 널리 활용할 수 있다.
리눅스 베이스의 빠른 사용도 좋다.
와이파이를 잘 활용하면 설치 범위도 넓어지기 때문에 앞으로도 다양한 방법을 시도해 보겠습니다!