Module de caméra de reconnaissance visuelle IA K230 avec écran tactile HD de 2,4 pouces et kit de développement robotique MicroPython. Le module de vision K230 est un module de traitement de vision IA embarqué hautes performances et basse consommation, conçu pour les applications d'informatique en périphérie. Basé sur une puce AIoT edge-side basée sur l'architecture RISC-V, il offre une puissance de calcul équivalente à 6TOPS et 1 Go de RAM. Il peut se connecter à divers contrôleurs hôtes, notamment STM32, MSPM0, ESP32 et , via une communication série. Équipé d'un puissant moteur d'accélération de réseau neuronal, il prend en charge les tâches de vision IA telles que la reconnaissance d'images en temps réel, la détection d'objets, la reconnaissance faciale et l'analyse comportementale. Il est largement utilisé dans les maisons intelligentes, la formation des makers, la programmation robotique et les concours de conception électronique. Il comprend une caméra 2 Mpx (GC2093), un écran tactile de 2,4 pouces, un microphone, un éclairage RVB, une carte réseau Wi-Fi et prend en charge les cartes TF. Équipé de la puce Kendryte K230 et d'une mémoire de 1 Go, il offre une puissance de calcul équivalente à 6 TOPS. L'interface utilisateur graphique préinstallée intègre plus de 30 fonctions (dont la reconnaissance des gestes, la reconnaissance d'objets, la détection d'images, la reconnaissance des panneaux de signalisation et la reconnaissance des codes d'étiquettes), permettant aux utilisateurs de découvrir rapidement le système. Un logiciel hôte basé sur A est fourni, prenant en charge la surveillance du streaming vidéo en temps réel RTSP et intégrant des outils de traitement vidéo/image, des générateurs de données et des outils de texte. Couleur : Noir Matériau : ABS Sans carte mémoire ni support Contenu de l'emballage : 1 module de caméra visuelle K230 Contenu de l'emballage ci-dessus uniquement, les autres produits ne sont pas inclus. Remarque : la réflexion de la lumière et les différents affichages peuvent entraîner une légère différence de couleur entre l'article présenté sur la photo et le produit réel. Une marge d'erreur de mesure de +/- 1 à 3 cm est possible.