Компьютерное зрение – Страница 13 – CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

01/02/202101/02/2021

K210 AI-ускоритель нацелен на безопасные AIoT-проекты (краудфандинг)

Kendryte K210 – это двухъядерный процессор с архитектурой RISC-V, который был запущен в 2018 году и используется в нескольких интеллектуальных решениях для аудио и компьютерного зрения. Ранее мы написали Руководство по началу работы для Grove AI HAT для Raspberry Pi с использованием Arduino и MicroPython, а XaLogic XAPIZ3500 предложил еще более компактное решение – K210 в виде Raspberry Pi pHAT с форм-фактором Raspberry Pi Zero.

29/01/202101/02/2021

Плата Arduino Portenta H7 получает встроенный Vision Shield с возможностью подключения к Ethernet или LoRa

Анонсированная в январе прошлого года на выставке CES 2020, плата Arduino Portenta H7 является первой платой семейства Portenta промышленного класса Arduino Pro. Плата микроконтроллера размера Arduino MKR обладает большой вычислительной мощностью благодаря микроконтроллеру с двумя ядрами Arm Cortex-M7 / M4 STM32H7 от STMicro.

30/12/202030/12/2020

Pumpkin i500 SBC использует MediaTek i500 AIoT SoC для компьютерного зрения и вычислений AI Edge

MediaTek Rich IoT SDK v20.0 был выпущен в начале года вместе с анонсом Pumpkin i500 SBC, при этом официально были известны лишь немногие детали, за исключением того, что он будет работать на восьмиядерном процессоре MediaTek i500 Cortex-A73 / A55 и предназначен для поддержки компьютерного зрения и AI Edge Computing..

21/10/202021/10/2020

Gumstix представляет адаптер CM4-CM3, а так же несущие платы для вычислительного модуля Raspberry Pi 4

Raspberry Pi Trading на днях выпустила 32 различные модели систем-на-модуле Raspberry Pi CM4 и CM4Lite, а также несущую плату «плата ввода-вывода».

Но компания также работала со сторонними организациями, и Gumstix, компания Altium, представила четыре различных несущих платы для Raspberry Pi Compute Module 4, а также удобную плату адаптера CM4-CM3, которая позволяет использовать Raspberry Pi CM4 на всех/большинстве несущих плат для вычислительного модуля 3/3 +.

14/10/202014/10/2020

Arduino Portenta H7 получает встроенный Vision Shield с возможностью подключения к Ethernet или LoRa

Анонсированная в январе прошлого года на выставке CES 2020, Arduino Portenta H7 является первой платой семейства Portenta промышленного класса “Arduino Pro”. Плата микроконтроллера размера Arduino MKR обладает большой вычислительной мощностью благодаря микроконтроллеру STMicro STM32H7 с двумя ядрами Arm Cortex-M7/M4 .

09/10/202009/10/2020

Плата Banana Pi BPI-EAI80 Cortex-M4F стоимостью $16 оснащена ИИ-ускорителем и WiFi модулем

В апреле прошлого года был рассмотрен микроконтроллер Edgeless EAI-серии с двумя Arm ядрами Cortex-M4, оснащенный ИИ-ускорителем 300GOPS (CNN-NPU), который теперь можно будет найти в плате Banana Pi.

Сейчас стало известно, что плата для разработки Banana Pi BPI-EAI80 на базе микроконтроллера Edgeless EAI80 AI была запущена в продажу на Aliexpress за $16. Вы также можете приобрести полный комплект с сенсорным дисплеем, камерой и USB источником питания за $80. Читать далее «Плата Banana Pi BPI-EAI80 Cortex-M4F стоимостью $16 оснащена ИИ-ускорителем и WiFi модулем»

27/09/202027/09/2020

Компания Lantronix представила Open-Q 865XR SoM, который выводит процессор Snapdragon XR2 за рамки виртуальной реальности

Qualcomm Snapdragon XR2 (SXR2130P) – это новейший и самый мощный процессор виртуальной и расширенной реальности от компании, и Facebook недавно объявил, что он будет использоваться его в их автономной гарнитуре VR Oculus Quest 2.

22/08/202022/08/2020

В крошечном модуле Vision FPGA SoM с питанием от Lattice iCE40 FPGA, объединяются функции обнаружения звука и движения, и компьютерное зрение (краудфандинг)

Vision FPGA SoM от tinyVision.ai – это крошечный модуль с питанием от Lattice iCE40 FPGA со встроенными функциями компьютерного зрения, обнаружения звука и движения с датчиком изображения CMOS, микрофоном I2S MEMS и 6-осевым акселерометром и гироскопом.

Модуль обеспечивает компьютерное зрение с низким энергопотреблением (10-20 мВт) для приложений с батарейным питанием, может взаимодействовать через SPI с хост-процессором в качестве запоминающего устройства, поставляется с набором инструментов с открытым исходным кодом и образцом кода и оптимизирован для массового производства.