- Reconocimiento visual AI, el rendimiento puede alcanzar 13,7 veces el del K210
- Potencia de cálculo equivalente a 6TOPS
- Alta precisión, inicio rápido, consumo de energía ultra bajo
- Desarrollado basado en el sistema operativo en tiempo real RT-Smart
- Chip AloT basado en la arquitectura RISC-V
El módulo de visión Yahboom K230 es un módulo de procesamiento de visión AI embebido de alto rendimiento y bajo consumo diseñado para escenarios de computación en el borde. Está diseñado basado en el chip AloT del lado final de la arquitectura RISC-V, con una potencia de cálculo equivalente a 6TOPS y 1GB de RAM. Puede conectarse a una variedad de controladores principales como STM32, MSPM0, ESP32, Raspberry Pi, etc., a través de comunicación serial. Equipado con un potente motor de aceleración de redes neuronales, soporta tareas de visión AI como reconocimiento de imágenes en tiempo real, detección de objetivos, reconocimiento facial y análisis de comportamiento. Puede ser ampliamente utilizado en hogares inteligentes, educación de creadores, robots de programación, competiciones de diseño electrónico y otras ocasiones.
1. Cámara de 2MP integrada (GC2093), pantalla táctil de 2,4 pulgadas, micrófono, luz RGB, tarjeta de red WiFi y otros recursos de hardware, soporte para tarjeta TF (se proporcionará una tarjeta TF de 32G de forma gratuita).
2. Adopta el chip Kendryte K230, 1GB de RAM, la potencia de cálculo equivalente puede alcanzar 6TOPS.
3. Programa GUI preinstalado, integrado con más de 30 funciones (reconocimiento de postura humana, reconocimiento de objetos, detección de imágenes, reconocimiento de señales de tráfico, reconocimiento de códigos de etiquetas), los usuarios pueden experimentar rápidamente.
4. Proporciona software de computadora host en versión para Windows, soporta monitoreo de flujo de video en tiempo real RTSP, e integra herramientas de procesamiento de video/imagen, generador de datos, herramientas de texto y otros contenidos.
5. Tres soportes de diferentes alturas y PTZ eléctrico 2DOF están disponibles, los usuarios pueden fijar el módulo en algunos robots o coches inteligentes.
