二哈2代开箱测试从算力到应用

       前几天拿到了DFrobot新出的一款智能摄像头HUSKYLENS 2一款智能摄像头产品，玩智能硬件的创客和老师们一定不陌生，它的一代产品就是我们口中所说的“二哈”涉嫌头，这次的产品我们暂且把它称作“二哈2代”。二哈2的继承了二哈1代的本地话部署模型的特点，同事呢，又增加了手势识别、姿态识别、车牌识别、光学字符识别、表情识别、条形码识别等多个模型。最主要的是可以自己部署训练好的模型，可以说这是二代与一代最大的提升，让这智能摄像头“活”起来了，也让用户有了更多的选择。

（1）算力的角度看

对比两代二哈的技术参数：
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技术规格（二哈2代）性能处理器：Kendryte K230 双核1.6GHz算力：6TOPS内存：1GB LPDDR4硬盘：8GB EMMC视觉与交互图像传感器：GC2093，200万像素，1/2.9"，60FPS屏幕：2.4寸 IPS (640 * 480)，全贴合电容触摸按键 x 1补光灯 x 2RGB指示灯 x 1连接与扩展WiFi：2.4GHz WiFi 6 （插卡式）扩展存储：TF卡槽 x 1输入与输出麦克风：电容硅麦克风扬声器：1W音腔喇叭电气特性工作电压：3.3-5V功耗：1.5-3W物理特性尺寸：70 * 58 * 19mm重量：90g接口：Type-C 、4Pin Gravity、TF卡槽尺寸：70 * 58 * 19mm技术规格（二哈1代）处理器：Kendryte K210图像传感器：OV2640（200W像素）供电电压：3.3~5.0V电流消耗：320mA@3.3V,  230mA@5.0V（人脸识别模式；80%背光亮度；补光灯关闭）连线接口：UART，I2C显示屏：2.0寸IPS，分辨率320*240内置功能：人脸识别，物体追踪，物体识别，巡线追踪，颜色识别，标签识别尺寸：52*44.5mm
试用感受：由于硬件方面的升级使得且二代上用的是AI专用算力，使得无论是在模型的训练还是识别过程中运行都是很流畅，即使在处理稍复杂的多模型组合任务时也能避免卡顿，给人整体感受非常流畅的体验。


（2）支持部署自训练模型
    二哈2代提供自训练模型部署功能，支持用户从模型训练到实际部署应用的过程，并且突破预置模型限制，允许用户根据特定需求训练专属识别模型，实现从"通用识别"到"专属认知"的能力跨越。这样我们就可以诸如英荔枝、浦育等开源模型训练平台上训练好的模型直接部署到二哈2代上，我记得1代的二哈的部署好像只能对KNN分类的模型通过TF卡拷贝到传感器上进行应用，而2代的部署自训练模型的方式很大程度上提交开发的效率，也把可以部署的模型种类扩大了不少。

（3）支持多个模型组合   
         二哈1代中是无法同时使用两个模型进行工作的，要在一个程序中跑两个模型只能是通过程序之间进行模型切换。二哈2代突破单一模型应用限制，支持多个AI模型的灵活组合与智能联动。通过串联或并联不同模型的能力，实现"1+1＞2"的智能增强效果。

（4）支持实时图传功能

   视觉传感器创新搭载有线、无线双模式实时图传系统，突破传统视觉传感器的连接限制。支持USB有线连接与WiFi无线传输（需加装无线网卡）两种模式，通过高效的图像压缩技术和稳定的传输协议，可实现毫秒级延迟的实时画面传输，并通过无线连接将识别结果与实时画面同步传输至远程终端，为智能设备提供可靠的远程视觉感知能力。

（5）MCP服务器

   

内置MCP（Model Context Protocol）服务，为大语言模型提供了直接感知和理解物理世界的能力。突破传统大模型仅能进行文本推理的局限，实现了视觉感知与认知能力的深度融合。同时还能识别特定物品和行为特征，真正实现了从"看到什么"到"知道什么"的质变，还能通过自训练识别任何特定目标。