机器学习|ESP32芯片模组方案，运行机器学习算法，提升设备的数据处理能力算法|芯片|it芯片

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ESP32以其强大的无线通信能力、领先的低功耗和高性价比等特性，已成为各类AIoT应用的理想选择。
用户使用Arduino框架和EdgeImpulse平台，只需添加几行代码，即可在ESP32上运行强大的机器学习算法。

ESP32集天线开关、射频巴伦、功率放大器、低噪声放大器、滤波器以及电源管理模块于一体，占用较小的PCB空间，即可最大化满足实际应用多样的功能需求。
使用EdgeImpulse在ESP32上运行机器学习算法， EdgeImpulse平台已支持使用ESP32和多个不同的摄像头模块，运行设备上的图像识别机器学习模型。

这些模型能够完成各种复杂的工作任务：例如检测人是否在画面中，评估农作物的生长情况，甚至可以估计一个物体的重量等等！
该模型可以部署为一个开源Arduino库，包含运行经过训练的impulse所需要的资源。只需点击一下，即可将该库添加到现有的ESP32 Arduino项目中。
借助EdgeImpulse嵌入式机器学习平台，可以在ESP32上运行上述的任意项目。

ESP32可作为独立系统运行应用程序或是主机MCU的从设备，通过SPI/SDIO或I2C/UART接口提供Wi-Fi和蓝牙功能。
ESP32具备卓越的性能和丰富的外设，集Wi-Fi、传统蓝牙、低功耗蓝牙为一体，提供高度集成的解决方案，广泛适用于各类物联网应用。
在ESP32上运行机器学习模型，您只需要一个ESP32开发板和一个Arducam Mini2 MPPlus或ESP32-CAM 。

ESP32-CAM与Arducam具有相同的传感器，还包含了第一方驱动程序，可直接将传感器和ESP32-CAM开发板相连。
ESP32模组采用四层板设计，工作温度范围–40°C至105°C ，已通过FCC、CE-RED、SRRC、IC、KCC和TELEC等认证，适用于各类商业应用开发。
“ESP32-CAM+EdgeImpulse”开发板可以识别不同的植物种类，并配有网页端界面、图像预览和片上图像调整功能。

这些示例只需替换EdgeImpulse库即可运行任何经过训练的图像分类模型，无需对ESP32固件做任何改动。用户可以快速建立原型并测试机器学习算法。
【机器学习|ESP32芯片模组方案，运行机器学习算法，提升设备的数据处理能力】EdgeImpulse不仅支持图像处理，还支持在ESP32上处理各类传感器数据。可以在此基础上添加任何兼容Arduino的传感器驱动程序，并使用EdgeImpulse数据转发器来收集训练数据。