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A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

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39 Experiments with Raspberry Pi and Arduino This book is about Raspberry Pi 3 and Arduino camera projects. The book explains in simple terms and with tested and working example projects, how to configure and use a Raspberry Pi camera and USB based webcam in camera-based projects using a Raspberry Pi. Example projects are given to capture images, create timelapse photography, record video, use the camera and Raspberry Pi in security and surveillance applications, post images to Twitter, record wildlife, stream live video to YouTube, use a night camera, send pictures to smartphones, face and eye detection, colour and shape recognition, number plate recognition, barcode recognition and many more. Installation and use of popular image processing libraries and software including OpenCV, SimpleCV, and OpenALPR are explained in detail using a Raspberry Pi. The book also explains in detail how to use a camera on an Arduino development board to capture images and then save them on a microSD card. All projects given in this book have been fully tested and are working. Program listings for all Raspberry Pi and Arduino projects used in this book are available for download on the Elektor website.

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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

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. le système de sécurité IA AlertAlfredBasé sur un Raspberry Pi 5 et le module Hailo 8L l'IA en développement électroniqueune mise à jour après seulement un an intro aux algorithmes de l'IAPrompt: Quels algorithmes implémentent chaque outil d'IA ? ordinateurs monocartes pour les projets d'IAAperçu et contexte des données de capteurs aux modèles d'apprentissage automatiqueDétection de gestes avec Edge Impulse et un accéléromètre créez un neurone d’intégrationet-tir avec fuiteIntelligence artificielle sans logiciel ChatGPT pour la conception électroniqueGPT-4o fait-il mieux ? intégrer l'IA périphérique avec l'ESP32-P4 fonctions vocales sur le Raspberry Pi ZeroWhen Overclocking Gives Freedom of Speech le rôle croissant de l'IA périphériqueUne tendance qui structure l'avenir exploiter la puissance de l'IA en périphérieUn entretien avec François de Rochebouët de STMicroelectronics horloge en VHDL réalisée avec ChatGPT l'impact réel de l'IASayash Kapoor à propos des "faux miracles de l'IA" et plus encore les dernières nouveautés de BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay et BeagleConnect Freedom détection des moustiques : avec Arduino Nicla Vision et des données open source l'IA d’aujourd'hui et de demain : les idées d'Espressif, d'Arduino et de SparkFun chronologie de l'intelligence artificielle BeagleY-AIThe Latest SBC for AI Applications lumière sur l’IALes perspectives de la communauté Elektor vision artificielle avec OpenMVCréer un détecteur de canettes de soda conversation avec l'esprit numériqueChatGPT vs Gemini "Skilling Me Softley with This Bot?"L'essor de l'IA dans le secteur électronique freiné par une absence de précision sociale ?

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A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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Ce module de caméra adopte une puce de capteur SmartSens SC3336 avec une résolution de 3 MP. Il présente une sensibilité élevée, un SNR élevé et des performances de faible luminosité et il est capable d'un effet d'imagerie de vision nocturne plus délicat et plus vif, et peut mieux s'adapter aux changements de lumière ambiante. En outre, il est compatible avec les cartes de la série Luckfox Pico. Caractéristiques Capteur Capteur : SC3336 Taille CMOS : 1/2,8" Pixels : 3 MP Résolution statique : 2304x1296 Fréquence d'images vidéo maximale : 30 ips Volet : Volet roulant Lentille Distance focale : 3,95 mm Ouverture : F2.0 Champ de vision : 98,3 ° (diagonale) Distorsion : <33 % Mise au point : mise au point manuelle Téléchargements Wikia

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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

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Le reComputer J3010 est un appareil d'IA de pointe compact et puissant alimenté par le NVIDIA Jetson Orin Nano, offrant des performances impressionnantes d'IA de 20 TOPS – jusqu'à 40 fois plus rapides que le Jetson Nano. Préinstallé avec Jetpack 5.1.1, il comprend un SSD de 128 Go, 4 ports USB 3.2, HDMI, Gigabit Ethernet et une carte de support polyvalente avec M.2 Key E pour le WiFi, M.2. Key M pour SSD, RTC, CAN et en-tête GPIO à 40 broches. Applications Analyse vidéo IA Vision industrielle Robotique Spécifications Jetson Orin Nano System-on-Module Performances de l'IA reComputer J3010, Orin Nano 4 Go (20 TOPS) GPU GPU à architecture NVIDIA Ampere à 512 cœurs avec 16 cœurs Tensor (Orin Nano 4 Go) Processeur Processeur Arm Cortex-A78AE v8.2 64 bits à 6 cœurs 1,5 Mo L2 + 4 Mo L3 Mémoire 4 Go LPDDR5 64 bits 34 Go/s (Orin Nano 4 Go) Encodeur vidéo 1080p30 pris en charge par 1 à 2 cœurs de processeur Décodeur vidéo 1x 4K60 (H.265) | 2x 4K30 (H.265) | 5x 1080p60 (H.265) | 11x 1080p30 (H.265) Carrier Board Stockage M.2 Key M PCIe (M.2 NVMe 2280 SSD 128 Go inclus) Mise en réseau Ethernet 1x RJ-45 Gigabit Ethernet (10/100/1000 M) M.2 Key E 1x M.2 Key E (1x Module combiné Wi-Fi/Bluetooth préinstallé) E/S USB 4x USB 3.2 Type-A (10 Gbit/s)1x USB 2.0 Type-C (mode périphérique) Caméra CSI 2x CSI (2 voies, 15 broches) Affichage 1x HDMI 2.1 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 RTC RTC 2 broches, prend en charge CR1220 (non inclus) Alimentation 9-19 V CC Mécanique Dimensions 130 x 120 x 58,5 mm (avec boîtier) Installation Bureau, montage mural Température de fonctionnement −10°C~60°C Inclus 1x reComputer J3010 (système installé) 1x Adaptateur secteur (12 V/5 A) Téléchargements reComputer J301x Datasheet NVIDIA Jetson Devices and carrier boards comparisions reComputer J401 schematic design file reComputer J3010 3D file

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Raspberry Pi 5 fournit deux connecteurs MIPI à quatre voies, chacun pouvant prendre en charge une caméra ou un écran. Ces connecteurs utilisent le même format FPC « mini » à 22 voies au pas de 0,5 mm que le kit de développement de module de calcul et nécessitent des câbles adaptateurs pour se connecter aux connecteurs au format « standard » à 15 voies au pas de 1 mm du Raspbery Pi actuel. produits d'appareil photo et d'affichage. Ces câbles adaptateurs mini vers standard pour caméras et écrans (notez qu'un câble de caméra ne doit pas être utilisé avec un écran, et vice versa) sont disponibles en longueurs de 200 mm, 300 mm et 500 mm.

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Raspberry Pi 5 fournit deux connecteurs MIPI à quatre voies, chacun pouvant prendre en charge une caméra ou un écran. Ces connecteurs utilisent le même format FPC « mini » à 22 voies au pas de 0,5 mm que le kit de développement de module de calcul et nécessitent des câbles adaptateurs pour se connecter aux connecteurs au format « standard » à 15 voies au pas de 1 mm du Raspbery Pi actuel. produits d'appareil photo et d'affichage. Ces câbles adaptateurs mini vers standard pour caméras et écrans (notez qu'un câble de caméra ne doit pas être utilisé avec un écran, et vice versa) sont disponibles en longueurs de 200 mm, 300 mm et 500 mm.

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