M5Stack - M5Stick K210 AI Camera (No Wifi)

M5Stack K027
Ref: PRO-0263

Cámara AI M5Stack con procesador con red neuronal convolucional integrada para reconocimiento visual

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Ésta cámara AI forma parte del ecosistema de M5Stack y ofrece enormes posibilidades para reconocimiento visual mediante redes neuronales. Dispone de un potente procesador de matemático de visión artificial Kendryte K210 64bit RISC-V CPU. El procesador hace funcionar una red neuronal convolucional que permite que puedas entrenar un modelo para posteriormente ejecute el procesador y así reconocer visualmente todo tipo de objetos.

M5StickV AI Camera viene equipada con una cámara OmniVision OV7740 que es muy sensible incluso en condiciones de poca luz, soporta varios tipos de identificación como el reconocimiento en tiempo real de las dimensiones, tipo y coordenadas de un objeto detectado. Además el M5Stick incluye periféricos muy interesantes como un altavoz, un DAC I2S Class-D, pantalla IPS , un IMU de 6 ejes y una batería LiPo interna de 200mAh.

Te recomendamos que veas la documentación enlazada abajo para ver todas sus posibilidades!

Características:

  • Dual-Core 64-bit RISC-V RV64IMAFDC (RV64GC) CPU / 400Mhz (Normal)
  • Pantalla TFT color 1.4 pulgadas
  • Cámara: OV7740
  • Zócalo Micro SD
  • Doble FPU independiente de doble precisión
  • Neural Network Processor (KPU) / 0.8Tops
  • Field-Programmable IO Array (FPIOA)
  • Dual hardware 512-point 16bit Complex FFT
  • SPI, I2C, UART, I2S, RTC, PWM, Timer Support
  • AES, SHA256 Accelerator
  • Direct Memory Access Controller (DMAC)
  • Soporte para Micropython
  • Soporte de encriptación de Firmware
  • Caja: PC + ABS
  • Dimensiones: 144 x 44 x 43mm

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Estos es lo que opinan algunos cliente que han comprado este producto.
Valoración media: 5 de 1 valoraciones en total
14/07/2020

Es una chulada. Todavía no me he puesto en serio a trabajar con esta cámara, pero lo poco que he probado me ha gustado.

Estoy todavía empezando con la programación de su "primo" el M5Stack Fire. En cuanto lo tenga un poco más trabajado, empiezo con un proyecto utilizando los 2 componentes.

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