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Placa-mãe ELF AIOT K210
ELF AIOT K210 é uma poderosa placa controladora de IA para educação em inteligência artificial. Esta placa-mãe pode executar funções de inteligência artificial, como reconhecimento facial, reconhecimento de voz, reconhecimento de tamanho, reconhecimento de forma, detecção de número, reconhecimento de cores, aprendizado de máquina, etc.
Oferece RJ11 e I2C de código aberto, porta de pino de E/S, placa-mãe ELF AIOT K210 pode funcionar perfeitamente com conjuntos de robôs Weeemake ou qualquer eletrônico de código aberto que você tenha em mãos.
A tela TFT de 2,4 polegadas integrada e a câmera giratória de 2MP oferecem visão de máquina e capacidade de aprendizado profundo para o seu robô.
Com esta placa-mãe, você pode iniciar seu diário educacional de IA imediatamente.
* Presente: cabo tipo C, cartão microSD, leitor de cartão microSD
Oferece RJ11 e I2C de código aberto, porta de pino de E/S, placa-mãe ELF AIOT K210 pode funcionar perfeitamente com conjuntos de robôs Weeemake ou qualquer eletrônico de código aberto que você tenha em mãos.
A tela TFT de 2,4 polegadas integrada e a câmera giratória de 2MP oferecem visão de máquina e capacidade de aprendizado profundo para o seu robô.
Com esta placa-mãe, você pode iniciar seu diário educacional de IA imediatamente.
* Presente: cabo tipo C, cartão microSD, leitor de cartão microSD
Detalhes
Parâmetro
ELF AIOT K210 é um controlador de robô para educação em inteligência artificial. Ele integra uma tela de exibição, uma câmera, microfone e alto-falante em uma placa, com porta RJ11 de fácil fiação e portas I/O de código aberto e I2C (3,3 V ou 5 V)..png)
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Placa-mãe ELF AIOT K210
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SKU: 131012
Tensão de trabalho: 6-12V
Chip: K210
Dual-core de 64 bits a 400 MHz (frequência Turbo de até 600 MHz)
SRAM: byte de 8M integrado
Reconhecimento de imagem: QVGA@60fps/VGA@30fps
Modelo de rede: suporte YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\ Reconhecimento facial etc.
Estrutura de aprendizado profundo: suporte TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Estrutura principal
Periféricos: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TEMPORIZADOR
Processamento de vídeo: Processador de rede neural (KPU)
· A FPU atende ao padrão IEEE754-2008
· Processador de áudio (APU)
· Acelerador de Transformada de Fourier Rápido (FFT)
Comunicação: Tipo-C
Chip de comunicação sem fio: ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32 bits)
Componentes integrados: tela TFT de 2,4 polegadas, câmera giratória, slot para cartão TF, alto-falante, microfone, botão de reinicialização, botão de inicialização, interruptor de alimentação, interruptor de 3,3 V / 5 V.
Portos: 4xRJ 11 portas, 20 grupos de pinos IO + 2 grupos de pinos I2C, 4x porta de motor DC, interface de entrada de alimentação DC
Temperatura de trabalho: -30 °C -85 °C
Tamanho (CxLxA): 88x75x20mm
Tensão de trabalho: 6-12V
Chip: K210
Dual-core de 64 bits a 400 MHz (frequência Turbo de até 600 MHz)
SRAM: byte de 8M integrado
Reconhecimento de imagem: QVGA@60fps/VGA@30fps
Modelo de rede: suporte YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\ Reconhecimento facial etc.
Estrutura de aprendizado profundo: suporte TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Estrutura principal
Periféricos: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TEMPORIZADOR
Processamento de vídeo: Processador de rede neural (KPU)
· A FPU atende ao padrão IEEE754-2008
· Processador de áudio (APU)
· Acelerador de Transformada de Fourier Rápido (FFT)
Comunicação: Tipo-C
Chip de comunicação sem fio: ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32 bits)
Componentes integrados: tela TFT de 2,4 polegadas, câmera giratória, slot para cartão TF, alto-falante, microfone, botão de reinicialização, botão de inicialização, interruptor de alimentação, interruptor de 3,3 V / 5 V.
Portos: 4xRJ 11 portas, 20 grupos de pinos IO + 2 grupos de pinos I2C, 4x porta de motor DC, interface de entrada de alimentação DC
Temperatura de trabalho: -30 °C -85 °C
Tamanho (CxLxA): 88x75x20mm
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