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Carte mère ELF AIOT K210
ELF AIOT K210 est une puissante carte contrôleur d’IA pour l’enseignement de l’intelligence artificielle. Cette carte mère peut exécuter des fonctions d’intelligence artificielle telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, la reconnaissance de taille, la reconnaissance de forme, la détection de nombre, la reconnaissance des couleurs, l’apprentissage automatique, etc.
Offre à la fois RJ11 et I2C open-source, port broche E/O, la carte mère ELF AIOT K210 peut fonctionner de manière transparente avec les ensembles de robots Weeemake ou tout autre électronique open-source que vous avez en main.
L’écran TFT intégré de 2,4 pouces et la caméra rotative de 2 MP offrent une capacité de vision artificielle et d’apprentissage profond pour votre robot.
Avec cette carte mère, vous pouvez commencer votre journal d’éducation à l’IA immédiatement.
*Cadeau : câble Type-C, carte microSD, lecteur de carte microSD
Offre à la fois RJ11 et I2C open-source, port broche E/O, la carte mère ELF AIOT K210 peut fonctionner de manière transparente avec les ensembles de robots Weeemake ou tout autre électronique open-source que vous avez en main.
L’écran TFT intégré de 2,4 pouces et la caméra rotative de 2 MP offrent une capacité de vision artificielle et d’apprentissage profond pour votre robot.
Avec cette carte mère, vous pouvez commencer votre journal d’éducation à l’IA immédiatement.
*Cadeau : câble Type-C, carte microSD, lecteur de carte microSD
Détails
Paramètre
ELF AIOT K210 est un contrôleur de robot pour l’enseignement de l’intelligence artificielle. Il intègre un écran d’affichage, une caméra, un microphone et un haut-parleur dans une seule carte, avec à la fois un port RJ11 facile à câblage et des ports d’E/S open source, I2C (3,3 V ou 5 V)..png)
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Carte mère ELF AIOT K210
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Réf. : 131012
Tension de fonctionnement : 6-12V
Puce : K210
Dual-core 64 bits 400 MHz (fréquence Turbo jusqu’à 600 MHz)
SRAM : 8 millions d’octets intégrés
Reconnaissance d’image : QVGA@60fps/VGA@30fps
Modèle de réseau : support YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Reconnaissance faciale, etc.
Cadre d’apprentissage profond : prise en charge de TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Cadre général
Périphériques : FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Traitement vidéo : Neural Network Processor (KPU)
· Le FPU répond à la norme IEEE754-2008
· Audio processeur (APU)
· Accélérateur de transformée de Fourier rapide (FFT)
Communication : Type-C
Puce de communication sans fil : ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32 bits)
Composants embarqués : écran TFT de 2,4 pouces, caméra rotative, emplacement pour carte TF, haut-parleur, microphone, bouton de réinitialisation, bouton de démarrage, interrupteur d’alimentation, commutateur 3,3 V/5 V.
Ports : 4 ports RJ 11, 20 groupes de broches IO + 2 groupes de broches I2C, 4 ports de moteur CC, interface d’entrée d’alimentation CC
Température de fonctionnement : -30°C-85°C
Taille (LxlxH) : 88x75x20mm
Tension de fonctionnement : 6-12V
Puce : K210
Dual-core 64 bits 400 MHz (fréquence Turbo jusqu’à 600 MHz)
SRAM : 8 millions d’octets intégrés
Reconnaissance d’image : QVGA@60fps/VGA@30fps
Modèle de réseau : support YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Reconnaissance faciale, etc.
Cadre d’apprentissage profond : prise en charge de TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Cadre général
Périphériques : FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Traitement vidéo : Neural Network Processor (KPU)
· Le FPU répond à la norme IEEE754-2008
· Audio processeur (APU)
· Accélérateur de transformée de Fourier rapide (FFT)
Communication : Type-C
Puce de communication sans fil : ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32 bits)
Composants embarqués : écran TFT de 2,4 pouces, caméra rotative, emplacement pour carte TF, haut-parleur, microphone, bouton de réinitialisation, bouton de démarrage, interrupteur d’alimentation, commutateur 3,3 V/5 V.
Ports : 4 ports RJ 11, 20 groupes de broches IO + 2 groupes de broches I2C, 4 ports de moteur CC, interface d’entrée d’alimentation CC
Température de fonctionnement : -30°C-85°C
Taille (LxlxH) : 88x75x20mm
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