HUSKYLENS 2 AI Bildverarbeitungssensor 6 TOPS

Le HUSKYLENS 2 est un capteur de vision IA performant de nouvelle génération pour les créateurs et les développeurs. Au cœur, un processeur Kendryte K230 dual-core avec une fréquence de 1,6 GHz et un accélérateur IA intégré de 6 TOPS, qui exécute tous les algorithmes directement sur l'appareil. Avec plus de 20 modèles IA préinstallés tels que la reconnaissance faciale, le suivi d'objets, la reconnaissance des poses et l'OCR, il est possible de commencer immédiatement des projets. En outre, il est possible d'entraîner ses propres modèles avec YOLO et de les déployer directement sur l'appareil. Une force particulière est le service MCP intégré, qui fournit aux grandes modèles de langage une perception contextuelle du monde physique. L'écran tactile IPS de 2,4 pouces avec résolution de 640×480 pixels et une lamination complète affiche les résultats en temps réel. Le capteur de la caméra interchangeable de 2 mégapixels GC2093 permet l'utilisation de différents objectifs tels que des modules de microscope ou de vision nocturne. L'enregistrement vidéo peut être diffusé en direct via USB-C ou le module Wi-Fi optionnel. L'interface Gravity avec UART et I2C assure une large compatibilité avec Arduino, Raspberry Pi, ESP32, micro:bit et d'autres contrôleurs. Avec 1 Go de RAM LPDDR4 et 8 Go de mémoire eMMC, il y a suffisamment de ressources pour des applications IA complexes.

Accessoires recommandés :

Modules HUSKYLENS

Caractéristiques :

Accélérateur IA 6 TOPS permettant le traitement en temps réel d'algorithmes complexes directement sur l'appareil
Plus de 20 modèles IA préinstallés pour un démarrage immédiat des projets sans formation
Le service MCP connecte les grands modèles de langage à la perception visuelle contextuelle du monde réel
Module de caméra interchangeable permet une adaptation flexible à divers scénarios d'application
Écran tactile IPS de 2,4 pouces avec lamination complète pour une utilisation intuitive et un affichage clair des résultats
Large compatibilité avec Arduino, Raspberry Pi, ESP32, micro:bit via UART et I2C

Exemples d'applications :

Robots autonomes avec reconnaissance faciale et suivi des personnes
Systèmes de contrôle d'accès intelligents avec reconnaissance faciale et d'objets
Éducation STEM pour transmettre de manière pratique les concepts d'apprentissage machine
Contrôle de qualité automatisé avec des modèles entraînés sur YOLO
Systèmes d'assistance soutenus par des LLM avec perception visuelle de l'environnement