Intelligence artificielle (IA)
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Raspberry Pi Foundation Raspberry Pi caméra AI
La caméra Raspberry Pi AI est un module de caméra compact basé sur le capteur de vision intelligent Sony IMX500. L'IMX500 combine un capteur d'image CMOS de 12 MP avec une accélération d'inférence intégrée pour divers modèles de réseaux neuronaux courants, ce qui permet aux utilisateurs de développer des applications d'IA sophistiquées basées sur la vision sans nécessiter d'accélérateur séparé. La caméra AI améliore les images fixes ou vidéo capturées avec des métadonnées tensorielles, tout en laissant le processeur du Raspberry Pi libre pour d'autres tâches. La prise en charge des métadonnées tensorielles dans les bibliothèques libcamera et Picamera2, ainsi que dans la suite d'applications rpicam-apps, garantit la facilité d'utilisation pour les débutants tout en offrant une puissance et une flexibilité inégalées pour les utilisateurs avancés. La caméra Raspberry Pi AI est compatible avec tous les modèles de Raspberry Pi. Caractéristiques Capteur de vision intelligent Sony IMX500 12 MP Modes du capteur : 4056 x 3040 (@ 10fps), 2028 x 1520 (@ 30fps) Taille des cellules de 1,55 x 1,55 µm Champ de vision de 78° avec mise au point réglable manuellement RP2040 intégré pour la gestion du réseau neuronal et du micrologiciel Spécifications Capteur Sony IMX500 Résolution 12,3 MP (4 056 x 3 040 pixels) Taille du capteur 7,857 mm (type 1/2,3) Taille des pixels 1,55 x 1,55 μm Filtre anti-IR Intégré Autofocus Mise au point réglable manuellement Plage de mise au point 20 cm – ∞ Longueur focale 4,74 mm Champ de vue horizontal 66 ±3° Champ de vue vertical 52,3 ±3° Rapport focal (F-stop) F1.79 Sortie Image (Bayer RAW10), sortie FAI (YUV/RGB), ROI, métadonnées Taille maximale du tenseur d'entrée 640 x 640 (H x V) Taux de rafraîchissement • 2 x 2 regroupés : 2028 x 1520 10 bits, 30 ips• Pleine résolution : 4056 x 3040, 10 bits, 10 ips Longueur du câble ruban 20 cm Connecteur de câble 15 x 1 mm FPC ou 22 x 0,5 mm FPC Dimensions 25 x 24 x 11,9 mm Téléchargements Datasheet Documentation
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Raspberry Pi Foundation Raspberry Pi AI HAT+ (26 TOPS)
Le Raspberry Pi AI HAT+ est une carte d'extension conçue pour le Raspberry Pi 5, dotée d'un accélérateur Hailo AI intégré. Ce module complémentaire offre une approche rentable, efficace et accessible pour intégrer des capacités d'IA hautes performances, avec des applications couvrant le contrôle des processus, la sécurité, la domotique et la robotique. Disponible dans des modèles offrant 13 ou 26 téra-opérations par seconde (TOPS), l'AI HAT+ est basé sur les accélérateurs de réseaux neuronaux Hailo-8L et Hailo-8. Le 13 modèle TOPS prend en charge efficacement les réseaux de neurones pour des tâches telles que la détection d'objets, l'analyse sémantique et la segmentation des instances, l'estimation de la pose, et bien plus encore. Cette variante 26 TOPS s'adapte à des réseaux plus grands, permet un traitement plus rapide et est optimisée pour exécuter plusieurs réseaux simultanément. L'AI HAT+ se connecte via l'interface PCIe Gen3 du Raspberry Pi 5. Lorsque le Raspberry Pi 5 exécute une version actuelle du système d'exploitation Raspberry Pi, il détecte automatiquement l'accélérateur Hailo intégré, rendant l'unité de traitement neuronal (NPU) disponible pour les tâches d'IA. De plus, les applications de caméra rpicam-apps incluses dans Raspberry Pi OS prennent en charge de manière transparente le module AI, en utilisant automatiquement le NPU pour les fonctions de post-traitement compatibles. Inclus Raspberry Pi AI HAT+ (26 TOPS) Kit de matériel de montage (entretoises, vis) Embase d'empilage GPIO 16 mm Télechargements Datasheet
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Elektor Digital Elektor Select: Embedded & AI (PDF)
This collection features the best of Elektor Magazine's articles on embedded systems and artificial intelligence. From hands-on programming guides to innovative AI experiments, these pieces offer valuable insights and practical knowledge for engineers, developers, and enthusiasts exploring the evolving intersection of hardware design, software innovation, and intelligent technology. Contents Programming PICs from the Ground UpAssembler routine to output a sine wave Object-Oriented ProgrammingA Short Primer Using C++ Programming an FPGA Tracking Down Microcontroller Buffer Overflows with 0xDEADBEEF Too Quick to Code and Too Slow to Test? Understanding the Neurons in Neural NetworksEmbedded Neurons MAUI Programming for PC, Tablet, and SmartphoneThe New Framework in Theory and Practice USB Killer DetectorBetter Safe Than Sorry Understanding the Neurons in Neural NetworksArtificial Neurons A Bare-Metal Programming Guide Part 1: For STM32 and Other Controllers Part 2: Accurate Timing, the UART, and Debugging Part 3: CMSIS Headers, Automatic Testing, and a Web Server Introduction to TinyMLBig Is Not Always Better Microprocessors for Embedded SystemsPeculiar Parts, the Series FPGAs for BeginnersThe Path From MCU to FPGA Programming AI in Electronics DevelopmentAn Update After Only One Year AI in the Electronics LabGoogle Bard and Flux Copilot Put to the Test ESP32 and ChatGPTOn the Way to a Self-Programming System… Audio DSP FX Processor Board Part 1: Features and Design Part 2: Creating Applications Rust + EmbeddedA Development Power Duo A Smart Object CounterImage Recognition Made Easy with Edge Impulse Universal Garden LoggerA Step Towards AI Gardening A VHDL ClockMade with ChatGPT TensorFlow Lite on Small MicrocontrollersA (Very) Beginner’s Point of View Mosquito DetectionUsing Open Datasets and Arduino Nicla Vision Artificial Intelligence Timeline Intro to AI AlgorithmsPrompt: Which Algorithms Implement Each AI Tool? Bringing AI to the Edgewith ESP32-P4 The Growing Role of Edge AIA Trend Shaping the Future
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