Raspberry Pi 4 Modell B Board & Starter Kit, BCM2711 1,5GHz, 2GB/4GB/8GB, WiFi/BT 5.0, GbE

Übersicht

Dieses Raspberry Pi 4B-Board und Starter-Kit basiert auf der Raspberry Pi 4 Model B-Plattform von 2019 und verfügt über eine 1,5 GHz 64-Bit Quad-Core-CPU und Broadcom BCM2711 SoC. Es bietet mehrere RAM-Optionen (2GB/4GB/8GB) und eine breite Palette von Schnittstellen für Robotik, KI/Visionslernen und allgemeine DIY-Computing-Projekte.

Hauptmerkmale

• Broadcom BCM2711 Quad-Core Cortex-A72 (ARM v8) 64-Bit SoC @ 1,5 GHz
• RAM-Optionen: 2GB / 4GB / 8GB
• GPU: Broadcom VideoCore VI @ 500MHz
• Drahtlos: 802.11AC drahtlos, 2,4GHz/5GHz Dualband-WiFi; Bluetooth 5.0
• USB: USB2.0*2 und USB3.0*2
• Anzeige: Micro HDMI*2 (unterstützt 4K60)
• Stromversorgung: Type-C (5V 3A)
• Kabelgebundenes Netzwerk: Echtes Gigabit-Ethernet (bis zum Netzwerkanschluss)
• 40 GPIO-Pins; CSI-Kameraport; DSI-Displayport
• PoE: betrieben über zusätzliches HAT-Ethernet (PoE)

Schnittstellen-/Funktionsbezeichnungen angezeigt

• USB-Management-Chip; Strommanagement-Chip
• Audio-Schnittstelle
• USB 2.0; USB 3.0
• Gigabit-Ethernet-Ports
• Kamera-Schnittstelle
• Micro HDMI
• Type-C-Stromversorgung
• DSI-Display-Anschluss
• Dualband-WiFi / Bluetooth 5.0
• Die Netzwerk-PoE-Schnittstellenkarte

RAM-Optionen Anleitung (Text angezeigt)

• 2GB: Geeignet für Benutzer, die eine grafische Benutzeroberfläche konfigurieren oder im Internet surfen müssen. Wenn Videos wie auf einem PC angesehen werden, einen Mini-Netzwerkserver bereitstellen.
• 4GB (Die Wahl der meisten Leute): Geeignet für Benutzer, die komplexere Computer-Multitasking-Anwendungen durchführen, wie z.B. Dual-Screen 4K-Video-Wiedergabe, KI-Visualisierungs-Tiefenlernen usw.
• 8GB: Geeignet für Benutzer, die ein 64-Bit-System verwenden und komplexe Programme ausführen möchten. Mit 8GB RAM kann die CPU-Leistung und die Vorteile des Speichers besser genutzt werden.

Die CPU-Leistung des Raspberry Pi 2G/4G/8G ist konsistent, mit nur Unterschieden im RAM. Die 4B-2G-Version des Raspberry Pi kann eine Gesamtberechnungsleistung von über dem Dreifachen der 3B+ erreichen. Wenn der RAM ausreichend ist, ist der Einfluss des Speichers auf die Berechnungsgeschwindigkeit relativ gering.

Technische Daten

Anwendungen

• Intelligente Roboter und Raspberry Pi Robotik-Lernprojekte
• DIY-Tablet-ähnliche Computer und allgemeine Embedded-Entwicklung
• Computer Vision/OpenCV-Lern- und KI-Kursübungen (wie in den Kursmaterialien unten aufgeführt)

Tutorials & Kursmaterialien

Bei Fragen zur Auswahl einer RAM-Version oder zur Vorbereitung eines Lernsetups kontaktieren Sie [email protected] or besuchen Sie https://rcdrone.top/ .

Künstliche Intelligenz Visuelle Fortgeschrittene Entwicklungsmaterialien (Aktualisiert September 2023)

• 1. Einführung von OpenCV.pdf
• 2. OpenCV Bild lesen und display.pdf
• 3. OpenCV Bild write.pdf
• 4. OpenCV Bild quality.pdf
• 5. OpenCV Pixel operation.pdf
• 6. Bild Zoom.pdf
• 7. Bild Cut.pdf
• 8. Bild Shift.pdf
• 9. Bild Mirroring.pdf
• 10. Affine Map.pdf
• 11. Bild Rotation.pdf
• 12. Perspektive Transformation.pdf
• 13. Graustufen processing.pdf
• 14. Bild Binarization.pdf
• 15. Kante detection.pdf
• 16. Linie zeichnen segment.pdf
• 17. Rechteck zeichnen circle.pdf
• 18. Text zeichnen picture.pdf
• 19. Histogramm der Farbe pictures.pdf
• 20. Histogramm equalization.pdf
• 21. Bild restoration.pdf
• 22. Helligkeit enhancement.pdf
• 23. Haut whitening.pdf
• 24. Gaußscher Mittelwert filtering.pdf
• 25.Median filtering.pdf
• 26. Installieren TensorFlow.pdf
• 27. QR code.pdf
• 28. Menschliche Haltung estimation.pdf
• 29. Ziel detection.pdf
• 30. Mediapipe development.pdf
• 31. yolov4-tiny_en.pdf

Kostenloses neues KI-Advanced-Tutorial (angezeigte Themen)

• Open Source CV-Umgebungsaufbau: 1. Vorbereitung; 2. OpenCV installieren
• A. Erste Schritte mit OpenCV: 1. Einführung in OpenCV; 2. OpenCV Bild lesen und anzeigen; 3. OpenCV Bild schreiben; 4. OpenCV Bildqualität; 5. OpenCV Pixeloperation
• B. OpenCV geometrische Transformation: 1. Bildvergrößerung; 2. Bildausschnitt; 3. Bildverschiebung; 4. Bildspiegelung; 5. Affine Abbildung; 6. Bildrotation; 7. Perspektivische Transformation
• C. OpenCV Bildverarbeitung und Zeichnen von Textliniensegmenten: 1. Graustufenverarbeitung; 2. Bildbinarisierung; 3. Kantenerkennung; 4. Zeichnen von Liniensegmenten; 5. Rechteckkreis zeichnen; 6. Textbild zeichnen
• D. OpenCV Bildverschönerung: 1. Histogramm von Farbbildern; 2. Histogrammgleichheit; 3. Bildrestaurierung; 4. Helligkeitsverbesserung; 5. Hautaufhellung; 6. Gaußsche Mittelwertfilterung; 7. Medianfilter
• E. OpenCV maschinelles Lernen: 1. KNN-Erkennung handgeschriebener Zahlen; 2. CNN-Erkennung handgeschriebener Zahlen; 3. SVM-Erkennung handgeschriebener Zahlen

ROS Fortgeschrittenenkurs für Raspberry Pi (Umriss angezeigt)

• 1. Einführung in ROS
• 2. Projektdateistruktur
• 3. Häufige Befehle und Werkzeuge
• 4. Publisher
• 5. Subscriber
• 6. Benutzerdefinierte Themennachrichten und Verwendung
• 7. Client
• 8. Server
• 9. Anpassung von Dienstnachrichten und Verwendung
• 10.TF-Veröffentlichung und Überwachung

Massenkursmaterialien (angezeigte Artikel)

• Grundkurs:
  • 1. Melden Sie sich bei Raspberry Pi an system.pdf
  • 2. Passwort und Root ändern account.pdf
  • 3. Fernübertragung file.pdf
  • 4. Backup-Image file.pdf
  • 5. Raspberry Pi reparieren IP.pdf
  • 6. Bildschirm halten einstellen on.pdf
  • 7. Pi erhalten temperature.pdf
  • 8. Verbinden WIFI.pdf
  • 9. Pi modifizieren time.pdf
  • 10. Boot-Autostart einstellen program.pdf
  • Anhang script.zip
• Kurs erweitern:
  • 1. Serieller Port kommuniziert mit externen devices.pdf
  • 2. Serieller Port-Login Pi.pdf
  • 3. Konfiguriert als router.pdf
  • 4. Jupyter installieren Lab.pdf
  • 5. Jupyter installieren Widgets.pdf
  • 6. Mehr Details für Widgets.pdf
  • 7. Installieren OpenCV.pdf
  • 8.Installieren Tensorflow.pdf
  • File.zip
  • opencv fehlende Konfiguration files.zip
  • opencv.zip
  • opencv_contrib.zip
• Programmierkurs:
  • C Sprache
  • Python Sprache
  • 1. Entwicklung environment.pdf
  • 2. Hallo drucken World.pdf
  • 3. Pin-Ausgabe level.pdf
  • 4. Pin lesen level.pdf
  • 5. PWM output.pdf
  • C_code.zip
  • Python_code.zip

Hinweise

• Beispielbeschriftungen für Wärmeleitpaste: CPU, RAM, USB-Management-Chip, Netzwerkkarte (nicht angeschlossen).
• Ein „Packliste“-Header wird angezeigt, aber keine detaillierten Packinhalte werden bereitgestellt.

Details

Von Smart Cars bis zu gehenden Robotern wird die Raspberry Pi-Plattform häufig für praktische Robotikprojekte verwendet.

Wählen Sie 2GB, 4GB oder 8GB RAM, je nachdem, ob Sie einen leichten Desktop, ein Medien-Setup oder schwerere Multitasking-Projekte erstellen.

KI-/Vision-Lernressourcen passen gut zu den Hardware-Schnittstellen des Pi 4B für Kamera- und OpenCV-ähnliche Projekte.

Entwickeln Sie ROS-basierte Robotikfähigkeiten mit Kursmodulen, die Werkzeuge, Themen, Knoten und Projektstruktur abdecken.

Der Raspberry Pi 4 Model B verwendet die Broadcom BCM2711-Plattform und bietet moderne Konnektivität wie USB 3.0 und duale micro HDMI.

Die gleiche CPU-Leistung wird über die Versionen hinweg geteilt – der RAM beeinflusst hauptsächlich, wie komfortabel größere Apps und Multitasking laufen.

Ports und Header sind klar angeordnet für Displays, Kameras, Netzwerke und Erweiterungen über den 40-poligen GPIO.

Thermopads oder -paste können auf wichtige Chips aufgetragen werden, wenn geschlossene oder höher belastete Raspberry Pi-Projekte gebaut werden.