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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 il riconoscimento facciale, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle dimensioni, il riconoscimento delle forme, il rilevamento dei numeri, il riconoscimento dei colori, l'apprendimento automatico, ecc.
Offre sia RJ11 che I2C open-source, porta pin I/O, la 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 ruotabile 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 educativo AI.
*Regalo: cavo di tipo C, scheda microSD, lettore di schede microSD
Offre sia RJ11 che I2C open-source, porta pin I/O, la 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 ruotabile 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 educativo AI.
*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 SKU: 131012
Tensione di lavoro: 6-12V
Chip: K210
Dual-core a 64 bit 400 MHz (frequenza turbo fino a 600 MHz)
SRAM: 8 milioni di byte integrati
Riconoscimento delle immagini: QVGA@60fps/VGA@30fps
Modello di rete: supporto YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Riconoscimento facciale ecc.
Framework di deep learning: supporto TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Quadro di riferimento principale
Periferiche: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Elaborazione video: Neural Network Processor (KPU)
· FPU soddisfa lo 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: 4 porte RJ 11, 20 gruppi di pin IO + 2 gruppi di pin I2C, 4 porte motore CC, interfaccia di ingresso alimentazione CC
Temperatura di lavoro: -30°C-85°C
Dimensioni (LxPxA): 88x75x20mm
Tensione di lavoro: 6-12V
Chip: K210
Dual-core a 64 bit 400 MHz (frequenza turbo fino a 600 MHz)
SRAM: 8 milioni di byte integrati
Riconoscimento delle immagini: QVGA@60fps/VGA@30fps
Modello di rete: supporto YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Riconoscimento facciale ecc.
Framework di deep learning: supporto TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Quadro di riferimento principale
Periferiche: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Elaborazione video: Neural Network Processor (KPU)
· FPU soddisfa lo 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: 4 porte RJ 11, 20 gruppi di pin IO + 2 gruppi di pin I2C, 4 porte motore CC, interfaccia di ingresso alimentazione CC
Temperatura di lavoro: -30°C-85°C
Dimensioni (LxPxA): 88x75x20mm
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