Módulo de Reconhecimento de Visão Yahboom K230, Câmara AI Inteligente, 6TOPS, 1GB LPDDR4, 2MP GC2093, Ecrã Tátil 2.4in
Módulo de Reconhecimento de Visão Yahboom K230, Câmara AI Inteligente, 6TOPS, 1GB LPDDR4, 2MP GC2093, Ecrã Tátil 2.4in
Yahboom
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Visão Geral
O módulo de reconhecimento de visão Yahboom K230 (câmara inteligente AI) é um módulo de processamento de visão AI embutido de alto desempenho e baixo consumo de energia para cenários de computação de borda. É baseado numa plataforma de chip AloT com arquitetura RISC-V e utiliza um Kendryte K230 com poder de computação equivalente a 6TOPS e 1GB de RAM, suportando tarefas de visão AI como reconhecimento de imagem em tempo real, deteção de alvos, reconhecimento facial e análise de comportamento.
Integra uma câmara de 2MP (GC2093), ecrã tátil HD de 2,4 polegadas, microfone, luz RGB e cartão de rede WiFi, e suporta cartões TF (um cartão TF de 32G é fornecido). Pode conectar-se a múltiplos controladores principais (STM32, MSPM0, ESP32, Raspberry Pi, AR, micro:bit) via comunicação serial. Suportes de montagem opcionais e um PTZ elétrico 2DOF opcional permitem a instalação em robôs ou carros inteligentes.
Principais Características
- Nota de desempenho: o desempenho pode atingir 13,7 vezes o do K210.
- Plataforma de computação K230 AI: chip AloT baseado na arquitetura RISC-V; KPU de terceira geração; alta precisão; arranque rápido; consumo de energia ultra-baixo; desenvolvido com base no sistema operativo em tempo real RT-Smart.
- 1GB de memória LPDDR4 de grande capacidade.
- Configuração de hardware profissional: ecrã tátil HD de 2,4 polegadas; caixa em ABS considerada resistente a quedas e altas temperaturas; câmara HD de alta taxa de quadros; ventilador de arrefecimento.
- Programa GUI pré-instalado (baseado no sistema RTSmart) com mais de 30 funções; cada função fornece descrições detalhadas.
- A GUI inclui: Definições, AI Face, AI Body, Aplicações de Cena AI, Modelo Grande LLM, Câmara, Reconhecimento de Código, Reconhecimento de Cor, Gestor de Ficheiros, Galeria, Detecção Gráfica, Teste de Interface de Hardware, Desenho.
- Software para computador host Windows: suporta monitorização de fluxo de vídeo em tempo real RTSP e inclui ferramentas de processamento de vídeo/imagem, geradores de dados e ferramentas de texto (apenas Windows).
- Transmissão de imagem em tempo real: cabo de dados USB / transmissão de imagem sem fios WiFi.
- Áudio: microfone embutido suporta entrada e gravação de áudio; suporta altifalantes externos (altifalante 3525, GH1.25 2Pin).
- Resultado de saída visual AI: suporta a saída de objetos-alvo e informações de posição através da porta serial.
- Vídeos tutoriais com legendas em inglês (explicações de princípios, explicações de código, demonstrações práticas, fenómenos experimentais).
Para seleção de produtos, questões de configuração ou ajuda pós-venda, contacte https://rcdrone.top/ ou envie um email para [email protected] .
Especificações
| Módulo | Módulo de reconhecimento visual K230 / Módulo de visão Yahboom K230 |
| Chip principal | Kendryte K230 |
| Arquitetura | RISC-V (plataforma de chip AloT) |
| KPU / Computação AI | Poder de computação equivalente a 6TOPS |
| RAM | 1GB (1GB LPDDR4 declarado) |
| Frequência principal | Máximo 1.6GHz |
| Câmara | 2MP (GC2093) |
| Display | Ecrã táctil HD de 2.4 polegadas |
| Sem fios | Cartão de rede WiFi |
| Armazenamento | Suporte para cartão TF (cartão TF de 32G fornecido) |
| Áudio | Microfone; suporta altifalantes externos (altifalante 3525, GH1.25 2Pin) |
| Taxa de quadros de processamento visual AI | Sobre 85 quadros |
| Casos de reconhecimento visual AI | 40+ casos de reconhecimento visual AI (declaração de comparação em tabela) |
| Modelo de treino personalizado | Suporte |
| Sistema / programa | Sistema operativo em tempo real RT-Smart; programa GUI pré-instalado de fábrica |
| Comunicação (para controlador principal) | Comunicação serial; compatível com MSPM0 / ESP32 / STM32 / Raspberry Pi / AR / micro:bit |
Aplicações de Reconhecimento Visual AI (Exemplos)
- Deteção de imagem: deteção de segmentos de linha, deteção de retângulos, deteção de círculos, deteção de bordas de objetos
- Reconhecimento de cores: reconhecimento de cor única, contagem de objetos, reconhecimento de múltiplas cores, rastreamento inteligente de linhas
- Reconhecimento de código: reconhecimento de código de barras, reconhecimento de código QR, reconhecimento de tag AprilTag, reconhecimento de código DM
- Reconhecimento facial: deteção de rosto, reconhecimento de pontos-chave do rosto, deteção de orientação do rosto, rede 3D do rosto, deteção da direção do olhar, reconhecimento de rosto registado
- Reconhecimento de características humanas: deteção de humanos, deteção de pontos-chave humanos, deteção de quedas, deteção de palmas, classificação de pontos-chave de palmas, reconhecimento de gestos, reconhecimento de gestos dinâmicos, jogo de pedra-papel-tesoura
- Mais reconhecimento visual de IA: reconhecimento de caracteres OCR, deteção de alvos yolov8n, segmentação yolov8n, reconhecimento de matrículas, rastreamento de alvos, aprendizagem de classificação autónoma, classificação de lixo, reconhecimento de sinais de trânsito
Treinamento de Modelo & Implementação Local (Esboço do Processo)
- Iniciar
- Usar K230 para coletar dados de imagem
- Importar o conjunto de imagens para a plataforma online Canaan
- Rotular os objetos-alvo nas imagens do conjunto de dados
- Treinar o modelo online
- Exportar o modelo e o código
- Executar o código, carregar o modelo e identificar o objeto-alvo
- Fim
A descrição do fluxo de trabalho de treinamento também afirma que a plataforma pode fornecer modelos no formato kmodel e código de exemplo para ajudar a completar a implementação.
Montagem Opcional (Como Indicado)
- Suporte fixo: adequado para ângulo de visão fixo, ou instalação em um carro PTZ ou robô com função de ajuste de ângulo.
- Suporte de ângulo ajustável: ajusta flexivelmente o ângulo de inclinação; adequado para instalação na maioria dos carros robô.
- Suporte de ângulo ajustável elevado: ajusta flexivelmente o ângulo de inclinação ou a altura do módulo (1.2~9.5cm); adequado para cenários que requerem um alto ângulo de visão.
- PTZ elétrico 2DOF: para rastreamento flexível de objetos dinâmicos; adequado para robôs, carros, desktops, etc.
- Os suportes acima estão equipados com um ventilador de refrigeração.
O que está incluído
- Cartão TF de 32G (fornecido)
Manuais / Downloads
- Tutorial do módulo de visão Yahboom K230
- Página de recursos oficial Kendryte (K230)
- GitHub: kendryte/k230_rtos_sdk (placas) (inclui uma pasta k230_canmv_yahboom como mostrado)
Detalhes
Um módulo de câmera edge‑AI compacto construído em torno do Kendryte K230, combinando uma câmera de 2MP, um display táctil de 2,4 polegadas e conectividade a bordo para prototipagem rápida.
Destaques da plataforma incluem desempenho de IA de classe 6TOPS, 1GB de memória LPDDR4 e um ecossistema de software pronto para uso para projetos de visão.
As opções de montagem variam de suportes fixos e ajustáveis em ângulo a um PTZ elétrico de 2DOF para robótica, carros inteligentes e demonstrações de visão panorâmica/inclinação.
Uma comparação rápida ajuda a avaliar o desempenho do K230 e o throughput de visão típico em comparação com outros módulos de visão populares.
O suporte ao desenvolvimento abrange fluxos de trabalho comuns de IA embutida e visão, com orientações para recursos de código/firmware e implantação de modelos.
Demonstrações integradas cobrem tarefas práticas como detecção de objetos, reconhecimento de cores, leitura de códigos de barras/QR e reconhecimento humano/gestual.
Um fluxo de trabalho estruturado suporta a coleta de conjuntos de dados, treinamento de modelos e sua implantação local para inferência no dispositivo.
Uma interface de integração LLM permite recursos de interação por voz/texto baseados em API quando conectada a serviços online suportados.
A GUI pré-instalada agrupa recursos de IA, ferramentas de câmera e utilitários de dispositivo em um menu amigável para toque.
Código-fonte e tutoriais são fornecidos para ajudar a adaptar as demonstrações integradas às suas próprias aplicações.
O software para Windows adiciona monitorização RTSP, além de utilitários de vídeo/imagem para desenvolvimento, teste e revisão de stream.
Os tutoriais com legendas em inglês e o suporte a entrada de áudio a bordo facilitam a aprendizagem de funcionalidades e a construção de projetos interativos.
O suporte a altifalantes externos permite que o áudio gravado seja reproduzido através de uma simples conexão GH1.25 de 2 pinos.
Transmita a saída da câmara para um PC via USB ou Wi‑Fi para monitorização, depuração e iteração rápida.
O ecrã tátil capacitivo de 2,4 polegadas suporta demonstrações interativas, como rastreamento por toque, desenho e captura de instantâneas.
Construído para redes AIoT, o módulo suporta modos Wi‑Fi/AP e streaming RTSP para monitorização e interação remota.
Um resumo completo do hardware inclui Wi‑Fi a bordo, microfone, suporte a cartão TF e interfaces de expansão para integração de controladores.
O suporte para plataformas comuns como Raspberry Pi, Jetson, STM32, ESP32, Pico e micro:bit ajuda a integrar o módulo numa ampla gama de projetos.
O suporte a MicroPython e o ambiente de desenvolvimento CanMV proporcionam um fluxo de trabalho acessível para codificação e teste de projetos de visão no módulo K230.
A biblioteca cv_lite atualizada lista taxas de processamento de quadros mais altas do que o OpenMV em várias tarefas de reconhecimento de imagem 480x640.
O módulo de câmera de reconhecimento de visão Yahboom K230 suporta tarefas comuns de IA, como reconhecimento de sinais de trânsito e placas de matrícula, rastreamento de rostos e seguimento de QR/código.
Os conectores rotulados do módulo de câmera K230 incluem uma interface Tipo-C, slot para cartão TF, interface de ecrã tátil e GPIO para uma fiação e expansão mais limpas.
O módulo de reconhecimento visual K230 combina uma câmara integrada, porta USB e um conector GPIO de 12 pinos com mapeamento de pinos rotulado para fácil ligação.
O módulo de visão Kendryte K230 combina um ecrã tátil capacitivo de 2,4 polegadas, cerca de 6TOPS de computação AI, WiFi e uma interface serial/GPIO para integração flexível.
O módulo de reconhecimento visual K210 emparelha um ecrã tátil capacitivo de 2,0 polegadas com uma interface de porta serial num formato compacto de 73,4×21,1×7,4 mm.
O módulo de câmara WiFi ESP32-S3 suporta até 30fps de reconhecimento com modo de hotspot WiFi, além de interfaces seriais e I2C para fácil integração.
A página de estudo Yahboom K230 fornece um link para tutorial e um esboço do curso cobrindo configuração do ambiente, interfaces e programas de exemplo.
O módulo de reconhecimento visual Yahboom K230 combina um 2.Ecrã tátil de 4 polegadas com uma câmara AI e suporta uma ampla gama de funções de reconhecimento e rastreamento.
O módulo de visão K230 vem com pastas de tutoriais e códigos organizados que cobrem processamento de imagem, reconhecimento facial e redes básicas.
Os recursos do módulo de visão Yahboom K230 incluem materiais de treino de modelos, código de exemplo com comentários e ficheiros de modelo 3D para download para integração.
O módulo de reconhecimento visual K230 inclui opções de suportes de ângulo fixo e ajustável com um intervalo ajustável de 150° (15° para cima, 135° para baixo) para montagem flexível.
A câmara de visão K230 monta-se num suporte elétrico PTZ de 2DOF com até 150° de inclinação e ajuste de altura de 1,2–9,5 cm para uma mira flexível.
O módulo de reconhecimento de visão K230 combina um display táctil capacitivo de 2,4 polegadas com 1GB de memória LPDDR4 e um KPU de 6TOPS para cargas de trabalho de IA.
O kit inclui o módulo de câmara de visão K230 com um display táctil de 2,4 polegadas, além de cabos e vários acessórios de montagem opcionais, incluindo suportes e PTZ.
O módulo de reconhecimento de visão Yahboom K230 conecta-se via cabo USB e inclui uma caixa compacta com ecrã táctil para uma fácil configuração.
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