Google再推出AIY Vision Kit套件，自己做出影像辨識迷你電腦

如同筆者先前曾經介紹過的AIY Voice Kit語音套件一樣，AIY Vision Kit也是Google推出專為Raspberry Pi設計的擴充套件，不過這次的主題從語音辨識轉變為影像辨識，使用者只需將AIY Vision Kit與Raspberry Pi Zero W安裝在一起，就能夠組合出具有影像辨識功能的迷你電腦。

人工智慧輔助的影像辨識系統

Google推行的AIY專案意思為Do-It-Yourself Artificial Intelligence（自造人工智慧），透過簡單的感應器以及Raspberry Pi開發板，讓創客也能自己動手做出具有人工智慧的物聯網裝置。

這次推出的Vision Kit套件功能著重於影像辨識，套件中最重要的元件就是搭載Intel Movidius MA2450低功耗處理器的VisionBonnet主機板，特別的是這款處理器能夠支援在裝置上執行類神經網路模型運算，因此相當適合用於人工智慧領域。

在軟體方面，Google提供了3種基於TensorFlow的類神經網路模型應用程式，第1種程式以MobileNets為基礎，能夠辨識數千種常見的物品，第2種則是用於進行人臉辨識並分析他們的表情，第3種程式可以用來區分人、貓、狗。

此外Google也提供模型的編譯工具，使用者可以在工作站或雲端伺服器上，透過TensorFlow自行訓練模型，來強化辨識的功能。另一方面使用者也能夠透過Python API改變彩色背光按鍵的顏色、喇叭的聲音，以及存取4個GPIO端子。

Vision Kit套件的功能相當豐富，使用者也能自行開發各種功能，例如可以用來分辨多種動物與植物的品種，記錄寵物的行動，記錄車輛、訪客的進出，或是能在有外人進入房間時發出警報。

▲ Vision Kit套件維持以紙板做為外殼的傳統。

▲ Intel Movidius MA2450低功耗處理器能夠提供影像辨識所需的運算能力。

▲ TensorFlow是個開源的機器學習函式庫，能夠用於人工智慧領域。

1小時完成組裝

Vision Kit套件內容包含了VisionBonnet主機板、鏡頭組、硬紙板機殼、背光按鍵、蜂鳴器以及扣具、連接線等零件，使用者還需自行準備Raspberry Pi Zero W、Raspberry Pi Camera 2以及電源供應器、16GB以上Micro SD等物品。

Vision Kit的組裝相當簡單，首先需透過排線連接VisionBonnet與Raspberry Pi Zero W，然後一樣以排線連接攝影機模組，並將它們安裝於硬紙板框架內，最後再將按鍵、鏡頭等零件安裝至正確位置即可。整體過程大約需要1個小時，由於不需要切割或焊接，所以組裝手續相當安全。

▲ VisionBonnet與Raspberry Pi Zero W等2片主機板是透過排線連接。

▲ 攝影機模組需先固定於硬紙板框架上。

▲ 然後再經由連接排線至VisionBonnet。

▲ 其他零件也都能夠直接固定於硬紙板機殼上。

▲ 最後將按鍵的訊號線接好就可以收工了。

▲ 將裝有作業系統的Micro SD卡插入Raspberry Pi Zero W就能開始運作了。

▲ 機殼有預留連接端子的開口，方便連接不同裝置。

Vision Kit的預定售價為美金44.99元（約合新台幣1,360元），預定上市時間為2017年12月31日。