Modulo di riconoscimento visivo Yahboom K230, telecamera AI intelligente, 6TOPS, 1GB LPDDR4, 2MP GC2093, touch da 2,4"
Modulo di riconoscimento visivo Yahboom K230, telecamera AI intelligente, 6TOPS, 1GB LPDDR4, 2MP GC2093, touch da 2,4"
Yahboom
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Panoramica
Il modulo di riconoscimento visivo Yahboom K230 (camera intelligente AI) è un modulo di elaborazione visiva AI integrato ad alte prestazioni e a basso consumo per scenari di edge computing. Si basa su una piattaforma chip AloT architettura RISC-V e utilizza un Kendryte K230 con potenza di calcolo equivalente a 6TOPS e 1GB di RAM, supportando compiti di visione AI come il riconoscimento delle immagini in tempo reale, la rilevazione degli obiettivi, il riconoscimento facciale e l'analisi del comportamento.
Integra una camera da 2MP (GC2093), un touchscreen HD da 2,4 pollici, un microfono, una luce RGB e una scheda di rete WiFi, e supporta schede TF (è fornita una scheda TF da 32G). Può connettersi a più controller principali (STM32, MSPM0, ESP32, Raspberry Pi, AR, micro:bit) tramite comunicazione seriale. Supporti di montaggio opzionali e un PTZ elettrico 2DOF opzionale consentono l'installazione su robot o auto intelligenti.
Caratteristiche principali
- Nota sulle prestazioni: le prestazioni possono raggiungere 13,7 volte quelle del K210.
- Piattaforma di calcolo K230 AI: chip AloT basato su architettura RISC-V; KPU di terza generazione; alta precisione; avvio rapido; consumo energetico ultra-basso; sviluppato basato su sistema operativo in tempo reale RT-Smart.
- 1GB di memoria LPDDR4 di grande capacità.
- Configurazione hardware professionale: schermo touch HD da 2,4 pollici; case in ABS dichiarato resistente a cadute e alte temperature; fotocamera HD ad alta frequenza di fotogrammi; ventola di raffreddamento.
- Programma GUI preinstallato (basato su sistema RTSmart) con oltre 30 funzioni; ogni funzione fornisce descrizioni dettagliate.
- La GUI include: Impostazioni, AI Faccia, AI Corpo, Applicazioni AI Scena, Modello Grande LLM, Fotocamera, Riconoscimento Codice, Riconoscimento Colore, Gestore File, Galleria, Rilevamento Grafico, Test Interfaccia Hardware, Disegno.
- Software per computer host Windows: supporta il monitoraggio in tempo reale del flusso video RTSP e include strumenti di elaborazione video/imagine, generatori di dati e strumenti di testo (solo Windows).
- Trasmissione di immagini in tempo reale: cavo dati USB / trasmissione di immagini wireless WiFi.
- Audio: microfono integrato che supporta l'input audio e la registrazione; supporta altoparlanti esterni (altoparlante 3525, GH1.25 2Pin).
- Risultato di output visivo AI: supporta l'output di oggetti target e informazioni sulla posizione tramite porta seriale.
- Video tutorial con sottotitoli in inglese (spiegazioni dei principi, spiegazioni del codice, dimostrazioni pratiche, fenomeni sperimentali).
Per domande sulla selezione del prodotto, configurazione o assistenza post-vendita, contattare https://rcdrone.top/ o inviare un'email a [email protected] .
Specifiche
| Modulo | Modulo di riconoscimento visivo K230 / Modulo di visione Yahboom K230 |
| Chip principale | Kendryte K230 |
| Architettura | RISC-V (Piattaforma chip AloT) |
| KPU / Calcolo AI | Potenza di calcolo equivalente a 6TOPS |
| RAM | 1GB (1GB LPDDR4 dichiarato) |
| Frequenza principale | Massimo 1.6GHz |
| Camera | 2MP (GC2093) |
| Display | Schermo touch HD da 2.4 pollici |
| Wireless | Scheda di rete WiFi |
| Memoria | Supporto per scheda TF (scheda TF da 32G fornita) |
| Audio | Microfono; supporta altoparlanti esterni (altoparlante 3525, GH1.25 2Pin) |
| Frequenza fotogrammi di elaborazione visiva AI | Circa 85 fotogrammi |
| Casi di riconoscimento visivo AI | 40+ casi di riconoscimento visivo AI (dichiarazione di confronto tabellare) |
| Modello di addestramento personalizzato | Supporto |
| Sistema / programma | RT-Smart sistema operativo in tempo reale; programma GUI preinstallato in fabbrica |
| Comunicazione (al controller principale) | Comunicazione seriale; compatibile con MSPM0 / ESP32 / STM32 / Raspberry Pi / AR / micro:bit |
Applicazioni di riconoscimento visivo AI (esempi)
- Rilevamento delle immagini: rilevamento di segmenti di linea, rilevamento di rettangoli, rilevamento di cerchi, rilevamento dei bordi degli oggetti
- Riconoscimento dei colori: riconoscimento di un singolo colore, conteggio degli oggetti, riconoscimento di colori multipli, tracciamento intelligente delle linee
- Riconoscimento codici: riconoscimento codice a barre, riconoscimento codice QR, riconoscimento tag AprilTag, riconoscimento codice DM
- Riconoscimento facciale: rilevamento del volto, riconoscimento dei punti chiave del volto, rilevamento dell'orientamento del volto, rete 3D del volto, rilevamento della direzione dello sguardo, riconoscimento del volto registrato
- Riconoscimento delle caratteristiche umane: rilevamento umano, rilevamento dei punti chiave umani, rilevamento delle cadute, rilevamento del palmo, classificazione dei punti chiave del palmo, riconoscimento dei gesti, riconoscimento dei gesti dinamici, gioco carta-forbice-sasso
- Ulteriore riconoscimento visivo AI: riconoscimento caratteri OCR, rilevamento obiettivi yolov8n, segmentazione yolov8n, riconoscimento targhe, tracciamento obiettivi, apprendimento classificazione autonoma, classificazione dei rifiuti, riconoscimento segnali stradali
Formazione del modello & Distribuzione locale (Schema del processo)
- Inizia
- Utilizza K230 per raccogliere dati di immagine
- Importa il dataset di immagini nella piattaforma online Canaan
- Etichetta gli oggetti target nelle immagini del dataset
- Allena il modello online
- Esporta il modello e il codice
- Esegui il codice, carica il modello e identifica l'oggetto target
- Fine
La descrizione del flusso di lavoro di addestramento indica anche che la piattaforma può fornire modelli in formato kmodel e codice di esempio per aiutare a completare il deployment.
Montaggio opzionale (come indicato)
- Supporto fisso: adatto per angolo di visione fisso, o installazione su una PTZ o auto robot con funzione di regolazione dell'angolo.
- Supporto con angolo regolabile: regola flessibilmente l'angolo di inclinazione; adatto per l'installazione sulla maggior parte delle auto robot.
- Supporto con angolo regolabile elevato: regola flessibilmente l'angolo di inclinazione o l'altezza del modulo (1.2~9.5cm); adatto per scenari che richiedono un alto angolo di visione.
- PTZ elettrica 2DOF: per il tracciamento flessibile di oggetti dinamici; adatta per robot, auto, scrivanie, ecc.
- I supporti sopra sono dotati di una ventola di raffreddamento.
Cosa è incluso
- Scheda TF da 32G (fornita)
Manuali / Download
- Tutorial del modulo visivo Yahboom K230
- Pagina risorse ufficiale Kendryte (K230)
- GitHub: kendryte/k230_rtos_sdk (schede) (include una cartella k230_canmv_yahboom come mostrato)
Dettagli
Un modulo camera edge-AI compatto costruito attorno al Kendryte K230, che combina una camera da 2MP, un display touch da 2,4 pollici e connettività integrata per prototipazione rapida.
I punti salienti della piattaforma includono prestazioni AI di classe 6TOPS, 1GB di memoria LPDDR4 e un ecosistema software pronto all'uso per progetti di visione.
Le opzioni di montaggio variano da supporti fissi e regolabili angolari a un PTZ elettrico a 2DOF per robotica, auto intelligenti e dimostrazioni di visione pan/tilt.
Un confronto rapido aiuta a valutare le prestazioni del K230 e il throughput visivo tipico rispetto ad altri moduli visivi popolari.
Il supporto allo sviluppo copre flussi di lavoro comuni per AI integrata e visione, con indicazioni per risorse di codice/firmware e distribuzione dei modelli.
Le demo integrate coprono compiti pratici come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento dei colori, la scansione di codici a barre/QR e il riconoscimento umano/gestuale.
Un flusso di lavoro strutturato supporta la raccolta di dataset, l'addestramento di modelli e la loro distribuzione localmente per inferenza su dispositivo.
Un'interfaccia di integrazione LLM consente funzionalità di interazione vocale/testuale basate su API quando collegata a servizi online supportati.
Il GUI preinstallato raggruppa le funzionalità AI, gli strumenti per la fotocamera e le utilità del dispositivo in un menu adatto al touchscreen.
Il codice sorgente e i tutorial sono forniti per aiutare ad adattare le demo integrate nelle proprie applicazioni.
Il software per Windows aggiunge il monitoraggio RTSP oltre a utility video/imagine per sviluppo, test e revisione dello stream.
I tutorial con sottotitoli in inglese e il supporto per l'input audio a bordo rendono più facile apprendere le funzionalità e costruire progetti interattivi.
Il supporto per altoparlanti esterni consente la riproduzione dell'audio registrato tramite una semplice connessione GH1.25 a 2 pin.
Trasmetti l'output della camera a un PC tramite USB o Wi‑Fi per monitoraggio, debug e iterazione rapida.
Il touchscreen capacitivo da 2,4 pollici supporta dimostrazioni interattive come il tracciamento del tocco, il disegno e la cattura di istantanee.
Progettato per il networking AIoT, il modulo supporta modalità Wi‑Fi/AP e streaming RTSP per monitoraggio e interazione remota.
Un riepilogo completo dell'hardware include Wi‑Fi a bordo, microfono, supporto per schede TF e interfacce di espansione per integrazione del controller.
Il supporto per piattaforme comuni come Raspberry Pi, Jetson, STM32, ESP32, Pico e micro:bit aiuta a integrare il modulo in una vasta gamma di progetti.
Il supporto per MicroPython e l'ambiente di sviluppo CanMV forniscono un flusso di lavoro accessibile per la codifica e il test dei progetti di visione sul modulo K230.
La libreria cv_lite aggiornata elenca frame rate di elaborazione più elevati rispetto a OpenMV in diversi compiti di riconoscimento immagini 480x640.
Il modulo della camera di riconoscimento visivo Yahboom K230 supporta compiti AI comuni come il riconoscimento di segnali stradali e targhe, il tracciamento del volto e il seguire QR/tag.
I connettori etichettati del modulo della camera K230 includono un'interfaccia Type‑C, uno slot per schede TF, un'interfaccia touch screen e GPIO per un cablaggio e un'espansione più puliti.
Il modulo di riconoscimento visivo K230 combina una camera integrata, una porta USB e un connettore GPIO a 12 pin con mappatura dei pin etichettata per un cablaggio facile.
Il modulo visivo Kendryte K230 combina uno schermo touch capacitivo da 2,4 pollici, circa 6TOPS di calcolo AI, WiFi e un'interfaccia seriale/GPIO per un'integrazione flessibile.
Il modulo di riconoscimento visivo K210 abbina uno schermo touch capacitivo da 2,0 pollici con un'interfaccia seriale in un fattore di forma compatto di 73,4×21,1×7,4 mm.
Il modulo della camera WiFi ESP32-S3 supporta fino a 30fps di riconoscimento con modalità hotspot WiFi più interfacce seriali e I2C per un'integrazione facile.
La pagina di studio Yahboom K230 fornisce un link al tutorial e un programma del corso che copre la configurazione dell'ambiente, le interfacce e i programmi di esempio.
Il modulo di riconoscimento visivo Yahboom K230 combina un 2.Schermo touchscreen da 4 pollici con una fotocamera AI e supporta un'ampia gamma di funzioni di riconoscimento e tracciamento.
Il modulo visivo K230 viene fornito con tutorial organizzati e cartelle di codice che coprono l'elaborazione delle immagini, il riconoscimento facciale e le reti di base.
Le risorse del modulo visivo K230 di Yahboom includono materiali per l'addestramento dei modelli, codice di esempio con commenti e file di modelli 3D scaricabili per l'integrazione.
Il modulo di riconoscimento visivo K230 include opzioni di supporto angolare fisso e regolabile con un intervallo di regolazione di 150° (15° in alto, 135° in basso) per un montaggio flessibile.
La fotocamera visiva K230 si monta su un supporto elettrico PTZ a 2DOF con un'inclinazione fino a 150° e un'altezza regolabile da 1,2 a 9,5 cm per un'aiming flessibile.
Il modulo di riconoscimento visivo K230 abbina un display touch capacitivo da 2,4 pollici con 1GB di memoria LPDDR4 e un KPU da 6TOPS per carichi di lavoro AI.
Il kit include il modulo della fotocamera a visione K230 con un display touch da 2,4 pollici, oltre a cavi e vari accessori di montaggio opzionali per supporti e PTZ.
Il modulo di riconoscimento visivo Yahboom K230 si collega tramite un cavo USB e include un involucro compatto con touchscreen per una facile configurazione.
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