Kit de développement IA
i.MX 8M Plus

Kit-Pollux IA

Environnement de développement pour la mise œuvre de l’IA et du Machine Learning dans un système embarqué

Module phyCORE-i.MX 8M Plus 4 cœurs Cortex-A53 et Cortex-M7
Acquisition et traitement des données avec la caméra phyCAM-M et processeurs de signaux d’image (ISP)
Unité de traitement neuronal (NPU) : temps d’inférence 96 fois plus rapide que le GPU
Logiciel d'apprentissage automatique NXP eIQ intégré au BSP
Utilisation de réseaux de neurones pour la comparaison d'objets
Peut être utilisé directement grâce au support des formats pytorch, TensorFlow Lite et ONNX

Aucun outil supplémentaire (SDK, NDK) requis pour l'utilisation des réseaux de neurones
Efficience et performance grâce à la distribution des traitements dans le processeur i.MX 8MPlus
Rapport optimal entre performances et consommation d'énergie

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Contenu du kit

phyBOARD-Pollux et son module phyCORE-i.MX 8M Plus
Caméra VM-016-COL-M-M12
Objectif M12 (monture S), f = 12 mm
BSP Linux Yocto pré-installé
Application de reconnaissance faciale (démo)
Image avec drivers vers caméras installés et bibliothèque OpenCV et Gstreamer
Câbles USB, caméra 30 cm et adaptateur secteur
Clé USB avec pilotes, démos et exemples
Guide QuickStart & documentations

Description

Le kit IA phyCORE-i.MX 8M Plus propose un environnement d'apprentissage et de développement pour doter votre système de fonctions de vision embarquée et d'apprentissage automatique avec le processeur i.MX 8MPlus.

Le kit comprend une caméra HD VM-016 de qualité industrielle avec son interface MIPI CSI-2 pour capturer les images. Les données sont prétraitées par le processeur de traitement d’image interne de l'i.MX 8M Plus (ISP). Un post-traitement d'image n'est plus nécessaire.

L'environnement de développement du logiciel d'apprentissage automatique eIQ de NXP est déjà intégré dans le BSP. Grâce à la prise en charge de modèles populaires tels que PyTorch, TensorFlow Lite ou ONNX, vous pouvez utiliser le NPU pour réaliser votre application.

Le kit est fourni avec une application de démonstration. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique avec des réseaux de neurones pour comparer et reconnaître des visages.

Utilisant la carte d’accueil Pollux, le kit propose ses nombreuses interfaces dont : Ethernet GB (2), USB (2), CAN-FD (2), écran LVDS, MIPI DSI et HDMI, audio, caméra, CAN-FD, PCIe, SD/MMC, RS232/UART, GPIO, I2C ou SPI.

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

Ethernet	2x 10/100/1000 Mbit/s
WiFi	802.11 b/g/n (ac) 2.4 GHz / 5 GHz (via optional WiFi 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	2x LVDS 4-lanes, 1x MIPI DSI 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

SPI NOR Flash	64 MB
eMMC	8 GB
LPDDR4 RAM	2 GB
EEPROM	4 kB

Betriebssystem	Linux
Distribution	Yocto

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