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Scheda madre ELF AIOT K210
ELF AIOT K210 è una potente scheda controller AI per l'educazione all'intelligenza artificiale. Questa scheda madre può eseguire funzioni di intelligenza artificiale come riconoscimento facciale, riconoscimento vocale, riconoscimento delle dimensioni, riconoscimento delle forme, rilevamento dei numeri, riconoscimento dei colori, apprendimento automatico, ecc.
Offre sia RJ11 che I2C open source, porta pin I / O, scheda madre ELF AIOT K210 può funzionare perfettamente con i set di robot Weeemake o qualsiasi elettronica open source che hai in mano.
Lo schermo TFT da 2,4 pollici integrato e la fotocamera girevole da 2 MP offrono capacità di visione artificiale e deep learning per il tuo robot.
Con questa scheda madre, puoi iniziare immediatamente il tuo diario didattico sull'intelligenza artificiale.
* Regalo: cavo di tipo C, scheda microSD, lettore di schede microSD
Offre sia RJ11 che I2C open source, porta pin I / O, scheda madre ELF AIOT K210 può funzionare perfettamente con i set di robot Weeemake o qualsiasi elettronica open source che hai in mano.
Lo schermo TFT da 2,4 pollici integrato e la fotocamera girevole da 2 MP offrono capacità di visione artificiale e deep learning per il tuo robot.
Con questa scheda madre, puoi iniziare immediatamente il tuo diario didattico sull'intelligenza artificiale.
* Regalo: cavo di tipo C, scheda microSD, lettore di schede microSD
Dettagli
Parametro
ELF AIOT K210 è un controller robot per l'educazione all'intelligenza artificiale. Integra uno schermo, una telecamera, un microfono e un altoparlante in un'unica scheda, con porta RJ11 facile da cablare e porte I/O e I2C open source (3,3 V o 5 V)..png)
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Scheda madre ELF AIOT K210
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Codice: 131012
Tensione di funzionamento: 6-12V
Chip: K210
Dual-core 64-bit 400MHz (frequenza Turbo fino a 600MHz)
SRAM: 8 milioni di byte incorporati
Riconoscimento immagine: QVGA@60fps/VGA@30fps
Modello di rete: supporto YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Riconoscimento facciale ecc.
Framework di deep learning: supporto TensorFlow / Keras / Darknet / Caffe
Quadro mainstream
Periferiche: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Elaborazione video: Neural Network Processor (KPU)
· FPU conforme allo standard IEEE754-2008
· Processore audio (APU)
· Acceleratore di trasformata di Fourier veloce (FFT)
Comunicazione: Tipo-C
Chip di comunicazione wireless: ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32-bit)
Componenti integrati: schermo TFT da 2,4 pollici, fotocamera girevole, slot per schede TF, altoparlante, microfono, pulsante di ripristino, pulsante di avvio, interruttore di alimentazione, interruttore 3,3 V / 5 V.
Porte: 4xRJ 11 porte, 20 gruppi di pin IO + 2 gruppi di pin I2C, 4x porta motore DC, interfaccia di ingresso alimentazione DC
Temperatura di lavoro: -30 °C -85 °C
Dimensioni (LxWxH): 88x75x20mm
Tensione di funzionamento: 6-12V
Chip: K210
Dual-core 64-bit 400MHz (frequenza Turbo fino a 600MHz)
SRAM: 8 milioni di byte incorporati
Riconoscimento immagine: QVGA@60fps/VGA@30fps
Modello di rete: supporto YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Riconoscimento facciale ecc.
Framework di deep learning: supporto TensorFlow / Keras / Darknet / Caffe
Quadro mainstream
Periferiche: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Elaborazione video: Neural Network Processor (KPU)
· FPU conforme allo standard IEEE754-2008
· Processore audio (APU)
· Acceleratore di trasformata di Fourier veloce (FFT)
Comunicazione: Tipo-C
Chip di comunicazione wireless: ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32-bit)
Componenti integrati: schermo TFT da 2,4 pollici, fotocamera girevole, slot per schede TF, altoparlante, microfono, pulsante di ripristino, pulsante di avvio, interruttore di alimentazione, interruttore 3,3 V / 5 V.
Porte: 4xRJ 11 porte, 20 gruppi di pin IO + 2 gruppi di pin I2C, 4x porta motore DC, interfaccia di ingresso alimentazione DC
Temperatura di lavoro: -30 °C -85 °C
Dimensioni (LxWxH): 88x75x20mm
