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本文档详细介绍了NeoEyes NE301 AI智能相机如何通过MQTT/MQTTS协议进行数据交互与上报。内容涵盖NE301设备MQTT参数配置、MQTTX客户端设置，以及触发抓拍与接收JSON格式数据的方法。同时，对设备上报的AI推理结果及设备状态数据的协议格式进行了详细解析，并提供常见问题解答，帮助用户进行上层应用开发。

本文档介绍基于 Camthink NeoEye 301 和 Home Assistant 的冰箱库存监控方案，适用于智能零售场景，详细讲解数据采集、YOLO 模型训练、量化及端到端部署流程。

本应用指南详细介绍了如何利用Camthink NeoEye 301 AI相机和Home Assistant平台，实现智能零售和仓储行业中的仓库货架状态监控。内容涵盖NE301的安装与网络配置、MQTT数据转发、通过AI工具栈进行图像收集、模型训练与量化部署，以及在Home Assistant中集成MQTT并配置数据实体，最终实现货架上物品的实时识别与可视化，并提供常见问题解答。

本指南介绍如何利用 Camthink NeoEye 301 AI 相机和 Home Assistant 构建城市垃圾桶满溢监测系统，通过 MQTT 实现数据上报与可视化，提升城市卫生管理效率。

本文档详细介绍了NE301系列AI智能相机中的模型训练与部署流程，涵盖了YOLO训练环境搭建、模型训练、导出为TFLite格式、模型量化及评估，最后指导如何将量化后的模型文件部署到NE301设备，包括Makefile构建和Web UI上传两种方法，旨在帮助开发者实现高效的边缘AI模型部署。