La caméra Raspberry Pi AI est un module de caméra compact basé sur le capteur de vision intelligent Sony IMX500. L'IMX500 combine un capteur d'image CMOS de 12 MP avec une accélération d'inférence intégrée pour divers modèles de réseaux neuronaux courants, ce qui permet aux utilisateurs de développer des applications d'IA sophistiquées basées sur la vision sans nécessiter d'accélérateur séparé.
La caméra AI améliore les images fixes ou vidéo capturées avec des métadonnées tensorielles, tout en laissant le processeur du Raspberry Pi libre pour d'autres tâches. La prise en charge des métadonnées tensorielles dans les bibliothèques libcamera et Picamera2, ainsi que dans la suite d'applications rpicam-apps, garantit la facilité d'utilisation pour les débutants tout en offrant une puissance et une flexibilité inégalées pour les utilisateurs avancés.
La caméra Raspberry Pi AI est compatible avec tous les modèles de Raspberry Pi.
Caractéristiques
Capteur de vision intelligent Sony IMX500 12 MP
Modes du capteur : 4056 x 3040 (@ 10fps), 2028 x 1520 (@ 30fps)
Taille des cellules de 1,55 x 1,55 µm
Champ de vision de 78° avec mise au point réglable manuellement
RP2040 intégré pour la gestion du réseau neuronal et du micrologiciel
Spécifications
Capteur
Sony IMX500
Résolution
12,3 MP (4 056 x 3 040 pixels)
Taille du capteur
7,857 mm (type 1/2,3)
Taille des pixels
1,55 x 1,55 μm
Filtre anti-IR
Intégré
Autofocus
Mise au point réglable manuellement
Plage de mise au point
20 cm – ∞
Longueur focale
4,74 mm
Champ de vue horizontal
66 ±3°
Champ de vue vertical
52,3 ±3°
Rapport focal (F-stop)
F1.79
Sortie
Image (Bayer RAW10), sortie FAI (YUV/RGB), ROI, métadonnées
Taille maximale du tenseur d'entrée
640 x 640 (H x V)
Taux de rafraîchissement
• 2 x 2 regroupés : 2028 x 1520 10 bits, 30 ips• Pleine résolution : 4056 x 3040, 10 bits, 10 ips
Longueur du câble ruban
20 cm
Connecteur de câble
15 x 1 mm FPC ou 22 x 0,5 mm FPC
Dimensions
25 x 24 x 11,9 mm
Téléchargements
Datasheet
Documentation
Le Raspberry Pi AI HAT+ est une carte d'extension conçue pour le Raspberry Pi 5, dotée d'un accélérateur Hailo AI intégré. Ce module complémentaire offre une approche rentable, efficace et accessible pour intégrer des capacités d'IA hautes performances, avec des applications couvrant le contrôle des processus, la sécurité, la domotique et la robotique.
Disponible dans des modèles offrant 13 ou 26 téra-opérations par seconde (TOPS), l'AI HAT+ est basé sur les accélérateurs de réseaux neuronaux Hailo-8L et Hailo-8. Le 13 modèle TOPS prend en charge efficacement les réseaux de neurones pour des tâches telles que la détection d'objets, l'analyse sémantique et la segmentation des instances, l'estimation de la pose, et bien plus encore. Cette variante 26 TOPS s'adapte à des réseaux plus grands, permet un traitement plus rapide et est optimisée pour exécuter plusieurs réseaux simultanément.
L'AI HAT+ se connecte via l'interface PCIe Gen3 du Raspberry Pi 5. Lorsque le Raspberry Pi 5 exécute une version actuelle du système d'exploitation Raspberry Pi, il détecte automatiquement l'accélérateur Hailo intégré, rendant l'unité de traitement neuronal (NPU) disponible pour les tâches d'IA. De plus, les applications de caméra rpicam-apps incluses dans Raspberry Pi OS prennent en charge de manière transparente le module AI, en utilisant automatiquement le NPU pour les fonctions de post-traitement compatibles.
Inclus
Raspberry Pi AI HAT+ (26 TOPS)
Kit de matériel de montage (entretoises, vis)
Embase d'empilage GPIO 16 mm
Télechargements
Datasheet
This collection features the best of Elektor Magazine's articles on embedded systems and artificial intelligence. From hands-on programming guides to innovative AI experiments, these pieces offer valuable insights and practical knowledge for engineers, developers, and enthusiasts exploring the evolving intersection of hardware design, software innovation, and intelligent technology.
Contents
Programming PICs from the Ground UpAssembler routine to output a sine wave
Object-Oriented ProgrammingA Short Primer Using C++
Programming an FPGA
Tracking Down Microcontroller Buffer Overflows with 0xDEADBEEF
Too Quick to Code and Too Slow to Test?
Understanding the Neurons in Neural NetworksEmbedded Neurons
MAUI Programming for PC, Tablet, and SmartphoneThe New Framework in Theory and Practice
USB Killer DetectorBetter Safe Than Sorry
Understanding the Neurons in Neural NetworksArtificial Neurons
A Bare-Metal Programming Guide
Part 1: For STM32 and Other Controllers
Part 2: Accurate Timing, the UART, and Debugging
Part 3: CMSIS Headers, Automatic Testing, and a Web Server
Introduction to TinyMLBig Is Not Always Better
Microprocessors for Embedded SystemsPeculiar Parts, the Series
FPGAs for BeginnersThe Path From MCU to FPGA Programming
AI in Electronics DevelopmentAn Update After Only One Year
AI in the Electronics LabGoogle Bard and Flux Copilot Put to the Test
ESP32 and ChatGPTOn the Way to a Self-Programming System…
Audio DSP FX Processor Board
Part 1: Features and Design
Part 2: Creating Applications
Rust + EmbeddedA Development Power Duo
A Smart Object CounterImage Recognition Made Easy with Edge Impulse
Universal Garden LoggerA Step Towards AI Gardening
A VHDL ClockMade with ChatGPT
TensorFlow Lite on Small MicrocontrollersA (Very) Beginner’s Point of View
Mosquito DetectionUsing Open Datasets and Arduino Nicla Vision
Artificial Intelligence Timeline
Intro to AI AlgorithmsPrompt: Which Algorithms Implement Each AI Tool?
Bringing AI to the Edgewith ESP32-P4
The Growing Role of Edge AIA Trend Shaping the Future
Le Raspberry Pi AI HAT+ est une carte d'extension conçue pour le Raspberry Pi 5, dotée d'un accélérateur Hailo AI intégré. Ce module complémentaire offre une approche rentable, efficace et accessible pour intégrer des capacités d'IA hautes performances, avec des applications couvrant le contrôle des processus, la sécurité, la domotique et la robotique.
Disponible dans des modèles offrant 13 ou 26 téra-opérations par seconde (TOPS), l'AI HAT+ est basé sur les accélérateurs de réseaux neuronaux Hailo-8L et Hailo-8. Ce modèle 13 TOPS prend en charge efficacement les réseaux de neurones pour des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation sémantique et d'instance, l'estimation de pose, etc. La variante 26 TOPS s'adapte à des réseaux plus grands, permet un traitement plus rapide et est optimisée. pour exécuter plusieurs réseaux simultanément.
L'AI HAT+ se connecte via l'interface PCIe Gen3 du Raspberry Pi 5. Lorsque le Raspberry Pi 5 exécute une version actuelle du système d'exploitation Raspberry Pi, il détecte automatiquement l'accélérateur Hailo intégré, rendant l'unité de traitement neuronal (NPU) disponible pour les tâches d'IA. De plus, les applications de caméra rpicam-apps incluses dans Raspberry Pi OS prennent en charge de manière transparente le module AI, en utilisant automatiquement le NPU pour les fonctions de post-traitement compatibles.
Inclus
Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS)
Kit de matériel de montage (entretoises, vis)
Embase d'empilage GPIO 16 mm
Téléchargements
Datasheet
LuckFox Pico Mini est une micro-carte de développement Linux compacte basée sur la puce Rockchip RV1103, offrant une plate-forme de développement simple et efficace pour les développeurs. Il prend en charge une variété d'interfaces, notamment MIPI CSI, GPIO, UART, SPI, I²C, USB, etc., ce qui est pratique pour un développement et un débogage rapides.
Caractéristiques
Cœur ARM Cortex-A7 monocœur 32 bits avec NEON et FPU intégrés
Le NPU de 4e génération intégré, développé par Rockchip, offre une précision de calcul élevée et prend en charge la quantification hybride int, int8 et int16. La puissance de calcul d'int8 est de 0,5 TOPS, et jusqu'à 1,0 TOPS avec int4
ISP3.2 de troisième génération intégré et auto-développé, prend en charge 4 mégapixels, avec plusieurs algorithmes d'amélioration et de correction d'image tels que HDR, WDR, réduction du bruit à plusieurs niveaux, etc.
Offre de puissantes performances d'encodage, prend en charge le mode d'encodage intelligent et l'économie de flux adaptative en fonction de la scène, permet d'économiser plus de 50% du débit binaire du mode CBR conventionnel afin que les images de la caméra soient en haute définition avec une taille plus petite, et doublent le stockage. espace
Le microcontrôleur RISC-V intégré prend en charge une faible consommation d'énergie et un démarrage rapide, prend en charge une capture d'image rapide de 250 ms et charge simultanément la bibliothèque de modèles AI pour réaliser la reconnaissance faciale "en une seconde"
DRAM DDR2 16 bits intégrée, capable de supporter des bandes passantes mémoire exigeantes
Intégré avec POR intégré, codec audio et MAC PHY
Spécifications
Processeur
ARM Cortex-A7, processeur monocœur 32 bits, 1,2 GHz, avec NEON et FPU
NPU
NPU Rockchip 4e génération, prend en charge int4, int8, int16 ; jusqu'à 1.0 TOPS (int4)
ISP
ISP3.2 de troisième génération, entrée jusqu'à 4 MP à 30 ips, HDR, WDR, réduction du bruit
RAM
64 Mo DDR2
Stockage
Flash SPI NAND de 128 Mo
USB
Hôte/périphérique USB 2.0 via Type-C
Interface de la caméra
MIPI CSI 2 voies
Broches GPIO
17 broches GPIO
Consommation électrique
MCU RISC-V à faible consommation pour un démarrage rapide
Dimensions
28 x 21 mm
Téléchargements
Wiki
Le LuckFox Pico Ultra est un ordinateur monocarte compact (SBC) équipé du chipset Rockchip RV1106G3, conçu pour le traitement de l'IA, le multimédia et les applications embarquées basse consommation.
Il est équipé d'un processeur NPU 1 TOPS intégré, ce qui le rend idéal pour les charges de travail d'IA de pointe. Avec 256 Mo de RAM, 8 Go de stockage eMMC intégré, le Wi-Fi intégré et la prise en charge du module PoE LuckFox, la carte offre performances et polyvalence pour une large gamme d'utilisations.
Sous Linux, la LuckFox Pico Ultra prend en charge diverses interfaces, notamment MIPI CSI, RGB LCD, GPIO, UART, SPI, I²C et USB, offrant ainsi une plateforme de développement simple et efficace pour les applications de domotique, de contrôle industriel et d'IoT.
Spécifications
Puce
Rockchip RV1106G3
Processeur
Cortex-A7 1,2 GHz
Processeur de réseau neuronal (NPU)
1 TOPS, compatible int4, int8, int16
Processeur d'image (ISP)
Entrée max. 5 Mo à 30fps
Mémoire
256 Mo DDR3L
Wi-Fi + Bluetooth
WiFi-6 2,4 GHz Bluetooth 5.2/BLE
Interface caméra
MIPI CSI 2 voies
Interface DPI
RGB666
Interface PoE
IEEE 802.3af PoE
Interface haut-parleur
MX1,25 mm
USB
Hôte/Périphérique USB 2.0
GPIO
30 GPIO Broches
Ethernet
Contrôleur Ethernet 10/100M et PHY intégré
Support de stockage par défaut
eMMC (8 Go)
Inclus
1x LuckFox Pico Ultra W
1x Module PoE LuckFox
1x Antenne IPX 2,4G 2 dB
1x Câble USB-A vers USB-C
1x Sachet de vis
Téléchargements
Wiki
Le reComputer J1020 v2 est un appareil d'IA de pointe compact alimenté par NVIDIA Jetson Nano 4 Go, offrant 0,5 TFLOP de performances d'IA. Il est doté d'un boîtier en aluminium robuste avec un dissipateur thermique passif et est livré préinstallé avec JetPack 4.6.1. L'appareil comprend 16 Go de stockage eMMC intégré et offre 2x SCI, 4x USB 3.0, M.2 Key M, HDMI et DP.
Applications
Vision par ordinateur
Apprentissage automatique
Robot mobile autonome (AMR)
Spécifications
Jetson Nano 4 Go System-on-Module
Performances de l'IA
Jetson Nano 4 Go (0,5 TOPS)
GPU
Architecture NVIDIA Maxwel avec 128 cœurs NVIDIA CUDA
Processeur
Processeur ARM Cortex-A57 MPCore quadricœur
Mémoire
4 Go LPDDR4 64 bits 25,6 Go/s
Encodeur vidéo
1x 4K30 | 2x 1080p60 | 4x 1080p30 | 4x 720p60 | 9x 720p30 (H.265 et H.264)
Décodeur vidéo
1x 4K60 | 2x 4K30 | 4x 1080p60 | 8x 1080p30 | 9x 720p60 (H.265 et H.264)
Carrier Board
Stockage
1x M.2 Key M PCIe
Mise en réseau
Ethernet
1x RJ-45 Gigabit Ethernet (10/100/1000M)
E/S
USB
4x USB 3.0 Type-A1x Port micro-USB pour le mode appareil
Caméra CSI
2x CSI (2 voies, 15 broches)
Affichage
1x HDMI Type A ; 1x DP
Ventilateur
1x Connecteur de ventilateur à 4 broches (5 V PWM)
CAN
1x CAN
Port multifonctionnel
1x Connecteur d'extension à 40 broches
1x Contrôle à 12 broches et en-tête UART
Alimentation
CC 12 V/2 A
Mécanique
Dimensions
130 x 120 x 50 mm (avec boîtier)
Installation
Bureau, montage mural
Température de fonctionnement
−10°C~60°C
Inclus
reComputer J1020 v2 (système installé)
Adaptateur secteur 12 V/2 A (avec 5 fiches d'adaptateur interchangeables)
Téléchargements
reComputer J1020 v2 datasheet
reComputer J1020 v2 3D file
Seeed NVIDIA Jetson Product Catalog
NVIDIA Jetson Device and Carrier Boards Comparison
Le kit de démarrage pour Jetson Nano est l'un des meilleurs kits permettant aux débutants de démarrer avec Jetson Nano. Ce kit comprend une carte MicroSD de 32 Go, un adaptateur 20 W, un cavalier à 2 broches, un appareil photo et un câble micro-USB.
Caractéristiques
Carte MicroSD hautes performances de 32 Go
Alimentation 5 V/4 A avec connecteur cylindrique CC de 2,1 mm
Cavalier à 2 broches
Module caméra Raspberry Pi V2
Câble USB Micro-B vers Type-A avec DATA activé