Aperçu
reComputer Mini J3011 avec extension est un ordinateur Edge AI construit sur le module NVIDIA® Jetson™ Orin™ Nano 8 Go, offrant jusqu'à 40 TOPS de performance AI. Le système intègre une interface d'extension PCIe inférieure permettant une riche connectivité, y compris jusqu'à 8 ports USB et un double CAN, et est conçu pour un déploiement embarqué dans des machines autonomes telles que des drones, des robots de patrouille et des robots de livraison. L'alimentation est fournie via XT30 (12–54V DC), adapté aux systèmes alimentés par batterie. Des mécaniques compactes supportent le montage sur bureau et mural.
Caractéristiques clés
- Jusqu'à 40 TOPS de performance AI alimentée par le SoC NVIDIA Orin avec architecture GPU NVIDIA Ampere™ et Accélérateurs d'Apprentissage Profond NVIDIA.
- Châssis de la taille de la main : 63 mm x 95 mm x 66,7 mm (avec extension) ; 63 mm x 95 mm x 42 mm (sans extension).
- Entrées/sorties extensibles : jusqu'à 8x USB, DP 1.4, 1x RJ-45 GbE, M.2 Key E, M.2 Key M, double CAN, GPIO.
- JetPack 6 préinstallé.0 sur SSD NVMe de 128 Go avec système d'exploitation Linux BSP ; prend en charge le logiciel Jetson et les principaux frameworks d'IA.
- Évoluez pour déployer avec des services de gestion à distance et OTA alimentés par Allxon et Balena.
- Personnalisation flexible : modules d'accessoires, logo et modifications de l'interface matérielle basées sur le design original J3011.
- Température de fonctionnement : -10℃ à 50℃.
- Matériel Open Source (selon l'image du produit).

Spécifications
| Système sur module Jetson Orin | |||
| Performance IA | reComputer Mini J4012 – Orin NX 16 Go, 100 TOPS | reComputer Mini J3011 – Orin Nano 8 Go – 40 TOPS | |
| GPU | GPU NVIDIA architecture Ampere à 1024 cœurs avec 32 cœurs Tensor | ||
| CPU | Processeur 8 cœurs Arm® Cortex®-A78AE v8.2 CPU 64 bits (Orin NX 16 Go) | Processeur 6 cœurs Arm® Cortex®-A78AE (Orin Nano 8 Go) | |
| Mémoire | 16 Go 128 bits LPDDR5 (Orin NX 16 Go) | 8 Go 128 bits LPDDR5 (Orin NX 8 Go) | |
| Encodage Vidéo | 1x 8K30 (H.265) | 2x 4K60 (H.265) | 4x 4K30 (H.265) | 9x 1080p60 (H.265) | 18x 1080p30 (H.265) | 1080p30 pris en charge par 1 à 2 cœurs CPU | |
| Décodage Vidéo |
1x 8K30 (H.265) 2x 4K60 (H.265) 4x 4K30 (H.265) 9x 1080p60 (H.265) 18x 1080p30 (H.265) |
1x 4K60 (H.265) 2x 4K30 (H.265) 5x 1080p60 (H.265) 11x 1080p30 (H.265) |
|
| Accélérateur DL | 2x NVDLA v2 | / | |
| Carte porteuse | |||
| Stockage | 1x M.2 Key M PCIe (M.2 NVMe 2242 SSD 128G inclus) | ||
| Réseautage | M.2 Key E | 1x M.2 Key E pour module WiFi/Bluetooth | |
| I/O | USB |
2x USB 3.2 Type-A (10Gbps); 1x USB 2.0 Micro-B (Mode appareil); 1x USB 3.2 Type-C (Mode hôte); 1x USB 2.0 JST-5 broches (Mode hôte); |
|
| UART | 1x UART; 1x UART de débogage | ||
| Affichage | 1x DP 1.4 (inclus dans le connecteur Type-C) | ||
| Ventilateur | 1x Connecteur de ventilateur 4 broches (5V PWM) | ||
| Bouton | 1x Bouton de réinitialisation ; 1x Bouton de récupération | ||
| Port d'extension |
2x Connecteur haute vitesse 60 broches (pour carte d'extension) 1x Connecteur d'alimentation 10 broches (pour carte d'extension) |
||
| RTC | 1x RTC 2 broches | ||
| Alimentation | 1x Connecteur XT30 (12–54V DC) | ||
| Carte d'extension | |||
| Réseautage | Ethernet | 1x RJ-45 Ethernet Gigabit (10/100/1000M) | |
| I/O | USB | 4x USB 3.0 Type-A (5Gbps) | |
| CAN (Fournissant de l'énergie) | CAN0 : XT30 (2+2)x2 ; CAN1 : JSTx2 | ||
| Ventilateur | 1x Connecteur de ventilateur 4 broches (5V PWM) | ||
| I2C | 2x I2C JST 4 broches (3.3V) | ||
| SPI | 1x SPI JST 6 broches (3.3V) | ||
| Mécanique | |||
| Dimensions (L x P x H) | 63mm x 95mm x 42mm (sans extension) ; 63mm x 95mm x 66.7mm (avec extension) | ||
| Poids | 345g (sans extension); 462g (avec extension) | ||
| Installation | Bureau, montage mural | ||
| Température de fonctionnement | -10℃~50℃ | ||
| Garantie | 1 an | ||
Aperçu du matériel

Bureau, montage mural, extensible, ou s'adapte partout
Applications
Contrôle robotique
- Capable d'apporter l'IA générative à la périphérie

Construisez des agents IA qui traitent des vidéos et des images en direct ou archivées en utilisant des modèles de langage visuel (VLM) tels que LLaVA pour résumer, rechercher et extraire des informations à partir de vidéos en utilisant un langage naturel.
- Construire des analyses vidéo AI multi-flux

Pour l'analyse vidéo, Jetson Orin NX intègre le décodeur vidéo multi-standard NVIDIA pour accélérer le décodage des contenus SD, HD et UltraHD. reComputer J4012 peut gérer 18 flux 1080p30. Voir les performances testées de YOLOv8 utilisant NVIDIA DeepStream.
- La façon la plus rapide de déployer des modèles d'IA générative et de vision par ordinateur

Voir les projets jetson-example offrant un déploiement en une seule commande pour les charges de travail AI en périphérie, y compris Ollama, Llama3, YOLOv8, et d'autres.
Documents
- Fiche technique
- Schéma
- Fichier 3D
- Catalogue de produits Nvidia Jetson de Seeed
- Comparaison Nvidia Jetson
- Comparaison des produits Nvidia Jetson
- Cas de succès Nvidia Jetson de Seeed
- Document d'information Seeed Jetson
Certification
| HSCODE | 8471504090 |
| USHSCODE | 8517180050 |
| UPC | |
| EUHSCODE | 8471707000 |
| COO | CHINE |
Ce qui est inclus
| reComputer Mini J3011 (avec extension) | x1 |
| Antenne | x2 |
| Connecteur d'alimentation XT30 à DC | x1 |
Détails

Jetson Orin Nano 8 Go avec 40 TOPS de performance AI, design compact, large plage de température, matériel ouvert, multiples options de connectivité, idéal pour les bras robotiques, les robots humanoïdes et les machines autonomes.(t11810)(t11814)(t12078)Réinitialiser l'alimentation dans (9-6V) Hôte+DP USB 2.0, UART 1 (Mode appareil), récupération de débogage UART, bouton de redémarrage USB 3.2 Type-A, Mini USB 2x USB 3.0 Type-A (5 Mbps), CANO, Power Ethernet IICI, SPI Canl, Bus T/MART F/A, Alimentation.

Un événement inattendu s'est produit dans l'allée 324 ; une étagère s'est effondrée, provoquant la chute de boîtes des étagères à 15h30.

Les voitures sont détectées avec des scores de confiance dans une application DeepStream. Les journaux du terminal affichent les FPS, les métriques de performance et l'état du système pendant le traitement en temps réel sur un ordinateur AI.

Ordinateur AI exécutant Llama3, ollama, LLaVA et Stable Diffusion Webui.





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