Maix Bit Risc-V Aiot K210 Modul zur visuellen Erkennung Python Entwicklungsboard

• Metallbeschichtung: Kupfer
• Produktionsweise: SMT
• Schichten: Mehrschicht-
• Modell Nr.: K210
• Grundmaterial: SIC
• Kundenspezifische: Nicht Customized
• Zustand: Neu
• Transportpaket: Tasche
• Spezifikation: 53*25mm
• Warenzeichen: sipeed maix
• Herkunft: Cn
• Produktionskapazität: 1000pcs/Monat

Produktbeschreibung

Maix Bit K210 Entwicklungsplatine

Produkteinführung

Das Entwicklungsboard ist Mitglied der SiPEED-Produktlinie. Es ist eine AIOT-Entwicklungsplatine, die auf dem Edge Intelligent Computing Chip K210 von Canaan (RISC-V-Architektur 64-Bit Dual-Core) basiert. Die Entwicklungsplatine ist kompakt und leistungsstark, mit integrierter Type-C Schnittstelle und USB-UART Schaltung. Benutzer können direkt mit dem Computer über das USB-Typ-C-Kabel für die Entwicklung verbinden. Es ist mit 128Mbit Flash, LCD, DVP, Micro SD Karte und anderen Schnittstellen ausgestattet und alle iOS sind für eine einfache Benutzererweiterung herausgebracht.

Produktvorteile

Die Entwicklungsplatine nutzt K210 als Kerneinheit, die leistungsstark ist. Der Chip verfügt über einen integrierten 64-Bit Dual-Core-Prozessor und 8M On-Chip SRAM. Es hat eine hervorragende Leistung in AI-Machine Vision und Hörleistung. Es verfügt über mehrere integrierte Hardware-Beschleunigungseinheiten (KPU, FPU, FFT, etc.), und die gesamte Rechenleistung kann bis zu 1TOPS erreichen. Es kann leicht Machine Vision / auditorische Algorithmen für verschiedene Anwendungsszenarien implementieren, und kann auch Vorverarbeitungsarbeiten für Sprachrichtungsabtastung und Sprachdatenausgabe durchführen.
 

Produktparameter
 

K210 Chip-Parameter der Entwicklungsplatine	1.Core: RISC-V Dual Core 64bit, mit FPU
	2.Hauptfrequenz: 400MHz (übertaktbar bis 600MHz)
	3.SRAM: 8M Byte integriert
	4.Bilderkennung: QVGA @ 60fps/ VGA @ 30fps
	5.Spracherkennung: Mikrofonarray (8mics)
	Modell 6.Network: Unterstützung YOLOv3, Mobilenetv2, TinyYOLOv2, Gesichtserkennung, etc.
	7.Deep Learning Framework: Unterstützung von Mainstream-Frameworks wie TensorFlow/Keras/Darknet/Caffe
	8.PERIPHERIEGERÄTE: FPIOA/UART/GPIO/SPI/I2C/I2S/TIMER
	9.Videoverarbeitung: Neuronaler Netzwerkprozessor (KPU) FPU entspricht dem Standard IEEE754-2008 Audioprozessor (APU) Fast Fourier-Transformationsbeschleuniger (FFT)

Parameter der Entwicklungsplatine	1. Onboard-Ressourcen: Tasten*2 RGB-Licht*1 MEMS-Mikrofon*1 USB an UART 125Mbit Flash*1
	2. Onboard-Schnittstellen: USB-Schnittstelle Typ C 24pin DVP-Kameraschnittstelle 24pin LCD-Schnittstelle MicroSD-Kartensteckplatz Alle IO-Stiftleisten sind herausgeführt
	3. Abmessungen: 53,3*25,4mm
	4. Versorgungsspannung: 5,0V @ 300mA (Versorgungsstrom muss größer als 300mA sein)
	5. Betriebstemperatur: -30ºC~+85ºC

Softwareentwicklung	1. Chip-Betriebssystem: FreeRTOS, RT-Thread, etc.
	2. Entwicklungsumgebung: IDE, PlatformIO IDE, EINE rduino IDE, etc.
	3. Programmiersprache: C, C++, MicroPython

Anwendungsszenarien

Das AI-Modul bietet eine Lösung auf Systemebene mit einem Modul für Produkte für die industrielle Bildverarbeitung und das maschinelle Hören. Mit der Firmware und IDE des SiPEED-Teams können Anwender schnell Funktionen wie "Gesichtserkennung" implementieren, die "High-End" klingen. Seit seiner Veröffentlichung wurde das Modul von Geek-Spielern und Ingenieuren geliebt. Es wird auch in kommerziellen Anwendungen weit verbreitet, insbesondere in Szenarien, die die Kombination von Machine Vision und Hören erfordern. Ich glaube, dass das KI-Modul in Zukunft auf mehr Felder angewendet werden kann.
 

 

Foto

 

 

Verpackung & Versand

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