DFrobot présente la caméra HUSKYLENS 2, la boutique en ligne qui propose des cartes de développement LattePanda depuis des années annonce ici un produit fort original.
Si je suis plutôt critique avec le bruit généré par les « IA » aujourd’hui, cette caméra HUSKYLENS 2 a le mérite de proposer des usages concrets. Equipée d’une puce Kendryte K230 double cœur RISC-V avec une capacité de calcul de 6 TOPS, elle est pensée pour intégrer facilement des montages variés autour de l’image et de son analyse.
Avec un prix abordable, en dessous de 64€ HT, la petite caméra embarque un petit gigaoctet de mémoire vive LPDDR4 et 8 Go de stockage eMMC. Un lecteur de cartes MicroSD permettra d’ajouter plus de données pour les enregistrements de la caméra pendant que le stockage interne pilotera son système. Le capteur n’est pas glorieux, il s’agit d’un module 2 mégapixels qui n’offrira pas de grandes définitions.
Une extension à 10€ permettra de modifier son optique pour transformer l’ensemble en pseudo microscope.
Un connecteur 4 broches permettra d’ajouter des extensions et l’alimentation comme le dialogue avec le système se feront avec un port USB Type-C très classique. Au dos de la caméra, on retrouvera un écran IPS de 2.4″ tactile offrant du 640 x 480 pixels. Enfin, la caméra enregistrera avec un micro basique et pourra restituer le son de ses vidéos avec un unique haut-parleur 1 watt. Le tout entre dans un boitier de 7 cm de large pour 6.8 cm de haut et 1.9 cm d’épaisseur.
La HUSKYLENS 2 n’est pas une GoPro
Tout l’intérêt de ce dispositif vient de son SoC embarqué. Si la puce ne paye pas de mine, elle bénéficie d’un entrainement avancé totalement orienté vers des usages d’IA. La camera est parfaitement compatible avec de nombreux systèmes et matériels de développement. Sont listés les solutions Arduino, BBC Micro, Bit, ESP32 et Raspberry Pi.
Plus de 20 modèles de solutions de développement sont prêts à l’emploi. On pourra les lier à d’autres services tiers. Reconnaissance de visages, d’objets, de mouvements et même de pose. Des éléments pourront être liés pour piloter des usages variés.
De la reconnaissance de visages pour une ouverture de porte par exemple, la reconnaissance et l’analyse de mouvements, la reconnaissance d’objet et leur qualification. Il sera possible de faire reconnaitre des objets spécifiques, de les compter et même de les entrainer plus spécifiquement.
Par défaut, on pourra par exemple faire reconnaitre des documents, détecter des chutes, reconnaitre des signes spécifiques, suivre des chemins, des couleurs ou des objets. L’ensemble de ces fonctions pourra s’interfacer dans des ensembles plus complexes avec des outils classiques comme les cartes de développement précitées.
Un projet détaillé chez DFRobot
L’ensemble ouvre des perspectives très intéressantes pour des utilisateurs à la recherche d’un outil de programmation efficace pour découvrir ces sujets. Mais la caméra HUSKYLENS 2 peut déjà s’imaginer dans des montages fonctionnels et répondre à énormément de scénarios d’usages.
Estimer les calories d’un repas avec la HUSKYLENS 2, c’est possible.
La caméra est proposée à 63.96€ sur le site DFRobot. Un prix HT qui sera saupoudré de TVA et de frais de port.
- Processor: Kendryte K230 Dual-Core 1.6GHz
- AI Computing Power: 6 TOPS
- Memory: 1GB LPDDR4
- Storage: 8GB eMMC
- Image Sensor: GC2093, 2MP, 1/2.9″, 60FPS
- Display: 2.4″ IPS Touch Screen (640×480), Full-Lamination
- Buttons: 1 × Function Button
- Fill Lights: 2 × LEDs
- RGB Indicator: 1 × RGB LED
- Wi-Fi: 2.4GHz Wi-Fi 6 (Slot-in Module)
- Expandable Storage: 1 × TF Card Slot
- Microphone: Capacitive Silicon Microphone
- Speaker: 1W Acoustic Speaker
- Operating Voltage: 3.3–5V
- Power Consumption: 1.5–3W
- Dimensions: 70 × 58 × 19mm
- Weight: 90g
- Interfaces: Type-C, Gravity (I2C / UART), TF Card Slot
| 2,5€ par mois | 5€ par mois | 10€ par mois | Le montant de votre choix |
sans l’ai le traitement d’image demandait quand même assez de puissance…
avec l’ai c’est encore pire… à voir ce que ça donne
Le produit est intéressant mais un peu gâché par un capteur de petite taille (1/2.9″, quand bcp de caméras de surveillance sont désormais en 1/1.8″ sans parler des drones dont certains intègrent des capteurs 1″ désormais) aux caractéristiques un peu limites:
https://www.sinoseen.com/fr/gc2093-1080p-cmos-camera-module-1920-x-1080-resolution-3mp-hdr-support-60fps-full-hd-performance-for-security
Et pas forcément qu’au niveau résolution hélas, mais en sensibilité/SNR, qui l’exclu d’usages nocturnes (+ pas d’IR-cut donc point d’éclairage IR pour compenser). Au moins il intègre a priori du HDR natif pour les scènes difficiles niveau contraste.
D’ailleurs le fabricant est dithyrambique sur l’IA mais ne dit presque rien des caractéristiques côté prise de vue en résultat de l’intégration de ce capteur (+possibilités de réglage offertes, genre plages de gain/vitesse, pour s’adapter aux cas de prise de vue tordus niveau compromis bruit acceptable/risque de bougé): C’est pourtant la base sur laquelle le reste repose. IA ou humain, on ne fait pas grand chose d’images ou on ne perçoit pas grand chose.
@yann Le but de cette caméra est de pouvoir intégrer un système de vision par IA dans un projet, pas de produire des vidéos en tant que telles. Une définition supérieure n’amènerai probablement rien. L’ensemble est limité par les capacités de calcul disponibles pour l’interprétation de l’image. À capacité de traitement équivalente, disposer d’une resolution d’image supérieure amenerait un coût supplémentaire consistant à réduire la résolution d’image en entrée afin de l’ajuster à la capacité de traitement de l’IA.
@yann: Pas mieux que ce que dit @Laurent SIMON. Il est tout à fait possible d’exploiter l’image en provenance d’un Reflex numérique avec des tas de mégapixels et un gros capteur. Seul souci, il faut derrière un petit serveur, énormément de mémoire vive et une solution pas du tout autonome qu coute une fortune et consomme énormément.
Ici l’idée est plus dans la fonction de traitement rapide et exploitable « OOTB ». Un petit vendeur par correspondance peut très bien construire une caméra d’analyse de conformité des envois en quelques jours, digne de ce que proposent des vendeurs comme LDLC ou Amazon niveau service. Plein de trucs peuvent être imaginés. Reconnaitre une plaque d’immatriculation et se baser là-dessus pour déclencher l’ouverture d’une porte de garage, c’est possible et même relativement facile. Pas besoin de déployer des sommes folles pour y parvenir.
En gros, l’objectif c’est de fournir une solution « tout en un » certes peu qualitative en trme d’image, mais que l’on pourra déployer partout. C’est la même logique que les cameras jevois de… 2017 : https://www.minimachines.net/actu/jevois-mini-camera-47232
@Pierre Lecourt:
Certes, la résolution n’était d’ailleurs pas au centre de ma réflexion… D’ailleurs à techno capteur comparable cela nuit à la sensibilité que de monter en résolution.
Le pb ici, c’est qui fera une solution de reconnaissance de plaque ouvrant garage, pour reprendre l’exemple, si quand on se pointe la nuit il faut couper les phares (car on manque de dynamique) et sortir éclairer la plaque avec une torche (car on manque de sensi et qu’en nocturne c’est fondamental)?
C’est à mon sens ce qui ne tiens pas la route: J’ai des cams IP Dahua 2MPix de qq années (quand elles étaient encore dans ces résolutions) dans leurs gammes « starlight » qui avaient de ce point de vue d’excellentes caractéristiques (même pas encore égalées par les 4MP actuelles, a regarder les pouillèmes de lux IR-off, malgré les progrès des technos capteurs), qu’on pouvait en prime pousser vraiment aux limites de ce que le capteur pouvait faire avec les possibilités de réglages niveau prise de vue (+modes jour et nuit distincts dispo) pure. Et pour avoir des vidéos de pas trop grosse taille, je les bride au 720p et 15 images/s: Comme quoi je ne suis pas un fan de la résolution, mais la prise de vue c’est vraiment fondamental IA ou pas.
@yann: Je crois, je peux me tromper, que tu attends d’un produit de développement, qu’il ait les mêmes caractéristiques qu’un produit commercial. Ici, on a un engin à moins de 100€ qui propose des interfaces GPIO et un support logiciel. De l’autre un produit bien plus cher et probablement fermé mis à part un flux externe brut qu’on peut ensuite analyser grâce à un gros PC.
La première solution va permettre à un type lambda d’apprendre à développer ses outils, permettra de piloter des projets perso facilement et pour pas cher. La seconde nécessite des moyens autrement plus importants pour y parvenir.
Le truc c’est que si la HUSKYLENS embarquait un capteur plus qualitatif, ce serait très bien mais cela exigerait un SoC plus puissant, lus de ram, plus de stockage et ce serait beaucoup plus cher. Cela viserait sans doute une autre cible. Pourquoi pas ? Mais peut être que nous pouvons imaginer que la marque a fait son analyse de marché et s’est dit que vendre un produit à moins de 100€ qui ne demande pas autre chose qu’une carte de développement à 30€ pour tourner aurait plus de succès qu’une camera avec un SoC qui couterait le double ou le triple ?
Pour reprendre l’exemple de la plaque d’immatriculation, il n’y a pas beaucoup de choses a faire pour remedier au prolème de la faible luminosoité. Avec une bête solution Arduino à 5€ : un capteur de distance ou de mouvement et 2 petites LEDs bien placées qui vont éclairer la plaque du véhicule qui s’approche à 3 mètres. On reste dans le bricolage simple. Un vendeur pro va proposer une solution tout en un avec son interface et vendre le tout beaucoup plus cher OOTB.
Bref, je comprend ton amertume, tu aimerais plus qualitatif. Mais investirait tu dans un même produit à 2 ou 300€ parce qu’il aurait un capteur a 2 MP ?
@Pierre Lecourt:
Attention, 2MP, c’est justement la résolution du capteur (1920*1080) utilisé ici! Cf mon lien au 2nd message sur sa fiche, ou je disais que plus qu’un pb de résolution ce petit capteur poserait des pb de sensibilité/dynamique.
La différence avec des capteurs Sony bien meilleurs dans cette résolution (ou au delà, mais rien n’empêche d’utiliser un 4MP en résolution réduite/pixel-binning s’ils sont désormais devenus la production de masse/moins coûteuse que les 2MP natifs: C’est géré en interne du capteur), sans conséquence niveau traitement derrière, c’est pas vraiment la centaine d’€: On les trouve intégrés à des produits finis qualitatifs à 50/60€ en focale fixe comme ici!
OK, on est dans le produit de développement, mais dans ce cadre l’acheteur est encore moins à 2€ près pour éviter d’avoir une belle IA limitée en amont, comme son cerveau le serait, par une bouillie de pixel en basse lumière alors que des capteurs pas chers faisant des merveilles avec le seul éclairage blafard d’une rue existent.
@yann: Bah écoute, on me propose de tester l’objet. Je verrai bien, si en injectant une meilleure image sur les RSIC-V on aura les mêmes résultats.
La reconnaissance de forme sur des flux vidéos est majoritairement effectuée sur un downscale de l’image si l’image est issu d’une caméra à forte résolution donc au final sur une résolution inférieure à celle native de la caméra pour des raisons évidentes de performance.
Là ou je rejoins en parti @yann c’est que ça aurait pu être intéressant d’avoir la partie reconnaissance d’image sous forme de module utilisable avec une caméra lambda avec un downscaler intégré pour rester dans des résolutions acceptables vis à vis de la puissance de traitement. L’usage pourrait du coup être encore plus large même si je comprend qu’ici le but c’est avant tout un module prêt à l’emploi pour être intégré à une solution.
Je pense notamment aux caméras de sécurité où la détection pourrait être utilisé de bien des manières tout en ayant à disposition des flux vidéos de meilleure qualité.
Un tel système plug-and-play camera+reconnaissance avec envoi des évènements trouverait aussi facilement preneur chez les utilisateurs de domotique qui utilisent des systèmes bien plus complexe à l’heure actuelle: cameras + NVR ou assimilé + CPU/GPU/Coral + logiciel de reconnaissance comme Frigate (open source) ou autre logiciel équivalent du marché.