UNIHIKER K10 AI scheda computer a singola con touchscreen e fotocamera

Il UNIHIKER K10 è il tuo compagno intelligente nel mondo dell'intelligenza artificiale, TinyML e IoT. Con il suo design compatto, combina hardware potente con un'operatività intuitiva – perfetto per progetti educativi, hobbisti e sviluppatori creativi. Un vero punto di forza è la fotocamera integrata da 2MP, con la quale puoi implementare il riconoscimento delle immagini basato sull'IA, il riconoscimento facciale e persino il rilevamento dei movimenti. Grazie ai modelli di visione preinstallati puoi iniziare subito – senza necessità di programmazione. La fotocamera ti apre nuove strade per progetti emozionanti, come la scansione di codici QR, controlli visivi o sistemi di apprendimento interattivi. Inoltre, il riconoscimento vocale offline ti consente di elaborare comandi vocali senza connessione Internet – ideale per applicazioni mobili. Grazie ai numerosi sensori integrati come i sensori di temperatura, luce e accelerazione, l'UNIHIKER K10 diventa il tuo laboratorio portatile tutto-in-uno. La combinazione di Bluetooth, WLAN e display intelligente lo rende il dispositivo perfetto per progetti IoT e visualizzazioni di dati. La programmazione è semplice – sia graficamente con Mind+ che con MicroPython per utenti avanzati. Che tu sia a casa, in classe o in un makerspace – il K10 porta IA, sensori e elaborazione delle immagini al tuo livello. E tutto questo su un dispositivo che entra nella tua mano.


Caratteristiche:

  • Fotocamera integrata da 2MP: Con la fotocamera incorporata puoi realizzare direttamente progetti IA visivi come riconoscimento facciale, identificazione di animali, scansione di codici QR e rilevamento dei movimenti – tutto senza componenti esterni.
  • Schermo a colori da 2,8 pollici: Ti mostra i risultati dell'IA, i dati dei sensori e le uscite dei progetti in tempo reale – ideale per un feedback veloce.
  • Modelli IA preinstallati: Utilizzi subito l'IA funzionante come il riconoscimento facciale, i codici QR, il rilevamento dei movimenti o l'identificazione degli animali (cane/gatto).
  • Riconoscimento vocale offline: Grazie al microfono incorporato e all'elaborazione vocale locale, il tuo progetto reagisce ai tuoi comandi anche senza Internet.
  • Numerosi sensori integrati: Temperatura, umidità, luce e movimento ti offrono analisi ambientali complete.
  • Compatibile TinyML: Allena i tuoi modelli IA direttamente sul dispositivo e implementa applicazioni personalizzate.
  • Interfacce ricche: USB-C, MicroSD, Gravity-Ports e Edge-Connector permettono molteplici estensioni.
  • Doppia connettività: WLAN 2.4GHz e Bluetooth 5.0 ti offrono libertà wireless per applicazioni IoT.
  • Facile da programmare: Scegli tra l'interfaccia grafica drag-and-drop (Mind+) o la programmazione testuale con MicroPython.
  • Robusto e portatile: Forma compatta, alimentazione versatile e immediatamente pronto all'uso – perfetto per viaggiare.

Esempi di applicazione:

  • Riconoscimento facciale per il controllo degli accessi nelle scuole
  • Scanner di codici QR per sistemi di prenotazione intelligenti o progetti bibliotecari
  • Riconoscimento vocale per assistenti parlanti o sistemi di controllo
  • Riconoscimento di animali con fotocamera – ad esempio per stazioni di alimentazione automatiche
  • Interazioni visive con feedback a schermo per mostre intelligenti o stazioni di apprendimento

Documentazione:




Dati tecnici:

  • Produttore: DFRobot 
  • Codice SKU del produttore: DFR0992-EN 
  • MCU: ESP32-S3 Xtensa LX7
  • SRAM: 512KB
  • Flash: 16MB
  • Wi-Fi: 2.4 GHz
  • Bluetooth: 5.0
  • Schermo: 2.8 pollici, 240x320 pixel
  • Fotocamera: 2 Megapixel, integrata, utilizzabile direttamente per progetti IA
  • Sensori: Temperatura, umidità, luce, accelerazione (movimento), microfono, pulsanti
  • Attuatori: LED RGB, altoparlante
  • Collegamenti: USB-C, MicroSD, Gravity 3pin/4pin, porta batteria (2pin), Edge Connector
  • Alimentazione: tramite USB-C, porta batteria o Edge-Connector
  • Modelli supportati: riconoscimento di volti, movimenti, animali e codici QR, elaborazione vocale offline, modelli TinyML personalizzati
  • Dimensioni: 51,6 x 83 x 11 mm
  • Peso: 90g

Contenuto della confezione:

  • 1x UNIHIKER K10 AI computer a scheda singola con fotocamera
  • 1x cavo USB-C


Scrivi una recensione

Nota: HTML non è tradotto!
    Non valido           Buono

UNIHIKER K10 AI scheda computer a singola con touchscreen e fotocamera

  • Marca: DFRobot
  • Codice prodotto: 424529
  • Disponibilità: Disponibile
  • CHF29,90

  • IVA esclusa: CHF27,66

Prodotti correlati

M5Stack CoreS3 ESP32S3 Kit di Sviluppo IoT

M5Stack CoreS3 ESP32S3 Kit di Sviluppo IoT

Il CoreS3 è la terza generazione della serie di kit di sviluppo M5Stack e uno strumento versatile pe..

CHF65,90 IVA esclusa: CHF60,96

Seeed Studio Wio Terminal ATSAMD51 con BLE 5.0 e Wi-Fi

Seeed Studio Wio Terminal ATSAMD51 con BLE 5.0 e Wi-Fi

Il Wio Terminal è un microcontrollore basato su ATSAMD51 con connettività wireless Bluetooth e Wi-Fi..

CHF44,90 IVA esclusa: CHF41,54

UNIHIKER - Computer monocircuito IoT Python con touchscreen

UNIHIKER - Computer monocircuito IoT Python con touchscreen

UNIHIKER è molto più di un semplice microcomputer monoscheda; è il tuo biglietto d'ingresso al mondo..

CHF69,90 IVA esclusa: CHF64,66

IO scheda di espansione per UNIHIKER K10

IO scheda di espansione per UNIHIKER K10

L'estensore IO DFRobot per UNIHIKER K10 amplia le possibilità di connessione della scheda UNIHIKER c..

CHF9,90 IVA esclusa: CHF9,16

Multi Expansion Board per UNIHIKER M10/K10 e micro:bit

Multi Expansion Board per UNIHIKER M10/K10 e micro:bit

La Multi Expansion Board è un modulo di espansione versatile per schede di sviluppo UNIHIKER K10, UN..

CHF18,90 IVA esclusa: CHF17,48

M5Stack UnitV2 Telecamera AI per Edge Computing SSD202D TinyML

M5Stack UnitV2 Telecamera AI per Edge Computing SSD202D TinyML

L'UnitV2 M5Stack è un modulo telecamera AI autonomo basato su Linux per applicazioni di edge computi..

CHF79,00 IVA esclusa: CHF73,08

Tag: Einplatinencomputer, fotocamera, riconoscimento facciale, riconoscimento vocale, TinyML, ESP32, IoT, IA, MicroPython, sensori, Bluetooth, WLAN, kit di apprendimento, codice QR, scuole, apprendimento, educazione, microcontrollore, IA, ESP32-S3