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ELF AIOT K210 Mainboard
ELF AIOT K210 ist ein leistungsstarkes KI-Controller-Board für die Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Dieses Mainboard kann Funktionen der künstlichen Intelligenz wie Gesichtserkennung, Spracherkennung, Größenerkennung, Formerkennung, Zahlenerkennung, Farberkennung, maschinelles Lernen usw. ausführen.
Das ELF AIOT K210-Mainboard bietet sowohl RJ11- als auch Open-Source-I2C- und I/O-Pin-Port und kann nahtlos mit Weeemake-Robotersets oder jeder Open-Source-Elektronik zusammenarbeiten, die Sie in der Hand haben.
Der integrierte 2,4-Zoll-TFT-Bildschirm und die drehbare 2-MP-Kamera bieten maschinelles Sehen und Deep-Learning-Fähigkeiten für Ihren Roboter.
Mit diesem Mainboard kannst du sofort dein KI-Bildungsjournal starten.
* Geschenk: Typ-C-Kabel, microSD-Karte, microSD-Kartenleser
Das ELF AIOT K210-Mainboard bietet sowohl RJ11- als auch Open-Source-I2C- und I/O-Pin-Port und kann nahtlos mit Weeemake-Robotersets oder jeder Open-Source-Elektronik zusammenarbeiten, die Sie in der Hand haben.
Der integrierte 2,4-Zoll-TFT-Bildschirm und die drehbare 2-MP-Kamera bieten maschinelles Sehen und Deep-Learning-Fähigkeiten für Ihren Roboter.
Mit diesem Mainboard kannst du sofort dein KI-Bildungsjournal starten.
* Geschenk: Typ-C-Kabel, microSD-Karte, microSD-Kartenleser
Details
Parameter
ELF AIOT K210 ist eine Robotersteuerung für die Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es integriert einen Bildschirm, eine Kamera, ein Mikrofon und einen Lautsprecher in einer Platine, sowohl mit einem einfach zu verdrahtenden RJ11-Anschluss als auch mit Open-Source-I/O- und I2C-Anschlüssen (3,3 V oder 5 V)..png)
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ELF AIOT K210 Mainboard
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Artikelnummer: 131012
Betriebsspannung: 6-12V
Chip: K210
Dual-Core 64-Bit 400 MHz (Turbo-Frequenz bis zu 600 MHz)
SRAM: Eingebaute 8M Byte
Bilderkennung: QVGA@60fps/VGA@30fps
Netzwerkmodell: unterstützt YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Gesichtserkennung usw.
Deep-Learning-Framework: Unterstützung von TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Mainstream-Rahmen
Peripheriegeräte: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Videoverarbeitung: Neuronaler Netzwerkprozessor (KPU)
· FPU erfüllt die Norm IEEE754-2008
· Audioprozessor (APU)
· Schneller Fourier-Transformationsbeschleuniger (FFT)
Kommunikation: Typ-C
Chip für drahtlose Kommunikation: ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32-bit)
Onboard-Komponenten: 2,4-Zoll-TFT-Bildschirm, drehbare Kamera, TF-Kartensteckplatz, Lautsprecher, Mikrofon, Reset-Taste, Boot-Taste, Netzschalter, 3,3-V/5-V-Schalter.
Anschlüsse: 4xRJ 11 Port, 20 Gruppen von IO-Pins + 2 Gruppen von I2C-Pins, 4x DC-Motorport, DC-Stromeingangsschnittstelle
Arbeitstemperatur: -30°C-85°C
Größe (LxBxH): 88x75x20mm
Betriebsspannung: 6-12V
Chip: K210
Dual-Core 64-Bit 400 MHz (Turbo-Frequenz bis zu 600 MHz)
SRAM: Eingebaute 8M Byte
Bilderkennung: QVGA@60fps/VGA@30fps
Netzwerkmodell: unterstützt YOLOv3 \ Mobilenetv2 \ TinyYOLOv2
\Gesichtserkennung usw.
Deep-Learning-Framework: Unterstützung von TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
Mainstream-Rahmen
Peripheriegeräte: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, 12S, TIMER
Videoverarbeitung: Neuronaler Netzwerkprozessor (KPU)
· FPU erfüllt die Norm IEEE754-2008
· Audioprozessor (APU)
· Schneller Fourier-Transformationsbeschleuniger (FFT)
Kommunikation: Typ-C
Chip für drahtlose Kommunikation: ESP32 DOWDQ6 (Xtensa 32-bit)
Onboard-Komponenten: 2,4-Zoll-TFT-Bildschirm, drehbare Kamera, TF-Kartensteckplatz, Lautsprecher, Mikrofon, Reset-Taste, Boot-Taste, Netzschalter, 3,3-V/5-V-Schalter.
Anschlüsse: 4xRJ 11 Port, 20 Gruppen von IO-Pins + 2 Gruppen von I2C-Pins, 4x DC-Motorport, DC-Stromeingangsschnittstelle
Arbeitstemperatur: -30°C-85°C
Größe (LxBxH): 88x75x20mm
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