产品简介
NeoEyes NE302 是一款面向设备集成的迷你 AI 视觉相机。它把 4 MP 图像采集、STM32N6 边缘 AI、无线连接和本地存储集成在 38 × 38 mm 主板中。NE302 整机交付包含主板和接口板:双板整机可通过 USB Type-C 持续供电或 USB Type-C 外部电池组供电;主板也可用于定制集成,并通过 DC 供电。

核心能力
- 边缘 AI 推理:基于 STM32N6 Cortex-M55 和 Neural-ART 加速器,在设备侧执行 INT8 神经网络推理,减少对云端推理的依赖。
- 图像采集与编码:支持 4 MP 图像采集;H.264 视频编码最高为 1920 × 1080、30 fps,并提供 JPEG 硬件编码。
- 双板扩展与定制集成:接口板为整机提供 USB Type-C 供电、MicroSD、控制和开发连接,便于安装、维护和二次开发;主板也可用于通过 DC 供电的定制集成。
- 无线连接:支持 2.4 GHz Wi-Fi 6 和 BLE;无线配置、天线形态和可用区域以交付版本为准。
- 本地存储与数据流:支持 MicroSD 本地存储,结合 Web 控制台完成预览、抓拍、推理验证和设备管理。
- 补光与扩展:部分硬件版本可能提供补光或扩展模块;是否可用以交付 SKU 和当前固件为准。
- 开发资源:开源工程包含 FSBL、主应用、Web、模型和 WakeCore 等组件,可用于构建、打包、烧录和 OTA 开发。
- 灵活安装:整机尺寸基线为 42 × 42 × 20 mm,适用于室内磁吸或 3M 胶固定安装。
产品规格
以下规格以 NE302 数据手册为公开基线。交付硬件的接口和工程版本差异请参阅硬件指南。
核心平台
| 项目 | 规格 |
|---|
| 主控 | STM32N6 ,Cortex-M55,800 MHz,Arm Helium |
| AI 加速 | Neural-ART,1 GHz,最高 0.6 TOPS INT8 |
| 内存 | 4.2 MB 片上 SRAM / NPU RAM;32 MB PSRAM |
| Flash | 64 MB SPI Flash |
成像与传感
| 项目 | 规格 |
|---|
| 图像传感器 | 4 MP 高灵敏度 CMOS |
| H.264 视频编码上限 | 1920 × 1080,最高 30 fps |
| JPEG 编码 | JPEG 硬件编码 |
| 镜头 | 标准 M12;HFOV 88° / 137° 可选 |
| 板载补光 | 白色补光灯 |
无线、存储与控制
| 项目 | 规格 |
|---|
| 无线 | Wi-Fi 6,802.11ax 2.4 GHz;BLE 5.3 |
| 天线 | 标准外置 SMA,3–4 dBi |
| 存储与控制 | MicroSD 卡槽;Trigger 和 Reset 按键;双色指示灯 |
供电与结构
| 项目 | 规格 |
|---|
| 供电 | 整机(主板 + 接口板):USB Type-C(5 V)持续供电或 USB Type-C 外部电池组供电;单主板定制集成:DC 供电 |
| 低功耗 | STM32U0 常开域;支持低功耗休眠和多源唤醒 |
| PCBA | 38 × 38 mm |
| 外壳 | 42 × 42 × 20 mm |
| 工作环境 | 室内,−20 °C 至 +50 °C |
| 安装 | 后置磁吸或 3M 胶安装 |
产品组成与交付物
NE302 由以下主要部件组成:
| 部件 | 作用 | 备注 |
|---|
| 主板 | 承载 STM32N6、STM32U0、图像和无线相关电路 | 38 × 38 mm 主板基线 |
| 接口板 | 提供供电、存储、控制和开发连接 | 接口数量与布局按硬件版本确认 |
| 相机组件 | 提供图像输入 | 适用镜头型号和焦距按 SKU 确认 |
| 天线 | 提供无线连接 | 公共 datasheet 基线为外置 SMA |
| 外壳 | 提供结构保护和安装 | 公共 datasheet 基线为 42 × 42 × 20 mm |
| USB Type-C 线缆 | 设备供电 | 使用交付版本兼容的电源和线缆 |
性能与边缘 AI
视觉 AI 计算
NE302 以 STM32N6 为主控,使用 Cortex-M55 和 Neural-ART 加速器承担图像处理与边缘 AI 推理。源码工程包含对象检测、姿态估计和模型切换相关能力;实际可上传模型、输入尺寸和性能取决于模型包、固件和硬件版本。
| 能力 | NE302 产品边界 |
|---|
| 推理位置 | 设备本地执行 INT8 推理 |
| 加速资源 | Neural-ART,最高 0.6 TOPS INT8 datasheet 基线 |
| 模型来源 | 由 Model/ 中的模型文件、JSON 配置和打包流程管理 |
| 运行验证 | 通过 Web 控制台的 Model Validation 页面验证 |
| 性能承诺 | 不以单台设备当前显示的模型或单次测试结果作为普遍承诺 |
图像与数据流程