Suchergebnisse für "openmv OR h7 OR camera"

Dieses Bundle enthält das AI Fusion Lab Kit mit über 450 Komponenten sowie das Buch Physical AI mit Raspberry Pi und bietet einen umfassenden, praxisnahen Einstieg in KI, Elektronik und Python-Programmierung. Realisieren Sie praxisnahe Projekte, die Computer Vision, Sprachinteraktion, Sensoren, Motoren und Large Language Models miteinander verknüpfen. Das beiliegende Buch führt Sie Schritt für Schritt von der Einrichtung des Raspberry Pi und der Hardware-Steuerung bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen unter Einsatz von OpenCV, MediaPipe, YOLO, OpenAI-Diensten und lokalen Ollama-Modellen. SunFounder AI Fusion Lab Kit für Raspberry Pi (450+ Teile) Das AI Fusion Lab Kit verwandelt einen Raspberry Pi in eine umfassende Plattform zum Erlernen von künstlicher Intelligenz, Elektronik und Python-Programmierung. Es unterstützt die Modelle Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W sowie gängige KI-Modelle und -Dienste, darunter ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Doubao und Ollama. Dank Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-Achsen-Sensormodul, Mikrofon, Lautsprecher und elektronischen Komponenten ermöglicht das Kit den Bau interaktiver KI-Projekte, die Sprache, Bilderkennung, Bewegung und Sensordaten kombinieren. Es eignet sich für Anfänger, Schüler und Studierende, Maker sowie alle, die praktische KI-Anwendungen erkunden möchten. Multimodale KI-Projekte entwickeln Kombinieren Sie große Sprachmodelle (LLMs) mit Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Ausgabe, Kamera-Bilderkennung, Sensoren und Breadboard-Schaltungen. Erstellen Sie Projekte, die hören, sprechen, sehen, reagieren und mit ihrer Umgebung interagieren können, während Sie gleichzeitig die Funktionsweise moderner KI-Systeme kennenlernen. KI-Bilderkennung und Objektverfolgung erkunden Nutzen Sie YOLO, OpenCV und MediaPipe, um Objekte, Farben, Gesichter und menschliche Bewegungen zu erkennen und zu verfolgen. Der motorisierte Pan-Tilt-HAT ermöglicht es der Kamera, Zielen automatisch zu folgen, und demonstriert so das Zusammenspiel von Computer Vision und Bewegungssteuerung. Sprach-KI mit dem Fusion HAT+ Das Fusion HAT+ vereinfacht die Hardware-Steuerung durch eine einheitliche Python-Bibliothek und unterstützt das sichere Herunterfahren des Raspberry Pi. Dank des integrierten Mikrofons und Lautsprechers lassen sich problemlos sprachgesteuerte Assistenten und andere KI-Anwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion entwickeln. Kompatibel mit Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W Unterstützt verschiedene cloudbasierte und lokale KI-Modelle Umfasst Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-DOF-Modul, Mikrofon und Lautsprecher Projekte zu den Themen Sprach-KI, Computer Vision, Sensorik und Elektronik Video-Tutorials, Dokumentation und Beispielcode Buch: Physical AI with Raspberry Pi Anhand des Raspberry Pi und des AI Fusion Lab Kits führt Sie dieses Buch Schritt für Schritt von den Grundlagen der Hardware-Anbindung bis hin zur Entwicklung intelligenter Systeme, die sehen, hören, sprechen und Entscheidungen treffen können. Ob Schüler, Lehrkraft, Maker oder Ingenieur – Sie sammeln wertvolle Erfahrungen durch Projekte, die darauf ausgelegt sind, sowohl Ihr Wissen als auch Ihr Selbstvertrauen zu stärken. Ausgehend von der Systemeinrichtung, der GPIO-Programmierung sowie dem Einsatz von Sensoren, Displays, Motoren und Automatisierungstechniken führt das Buch schrittweise in fortgeschrittene Themen ein, darunter Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Synthese, dialogorientierte KI (Conversational AI), Objekterkennung und maschinelles Lernen. Dabei lernen Sie, sprachgesteuerte Geräte, intelligente Assistenten, Kamera-Tracking-Systeme, Lösungen zur Umweltüberwachung sowie KI-gestützte Embedded-Anwendungen zu entwickeln. Entdecken Sie moderne Technologien wie OpenAI-Dienste, lokale Large Language Models (via Ollama), OpenCV, MediaPipe und die Objekterkennung mit YOLO, während Sie praktische Erfahrungen mit realen Anwendungen aus den Bereichen Robotik, Industrieautomatisierung, Smart Devices und autonome Systeme sammeln. Sie erfahren, wie intelligente Software mit Sensoren, Kameras, Motoren und Displays interagieren kann, um Systeme zu schaffen, die auf natürliche Weise auf ihre Umgebung reagieren. Anstatt lediglich Code-Beispiele nachzuahmen, werden Sie dazu ermutigt, zu experimentieren sowie jedes Projekt individuell anzupassen und zu erweitern. Die in diesem Buch vermittelten Techniken und Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen, Rapid Prototyping, Forschung und Produktentwicklung. Wenn Sie bereit sind, über die klassische Elektronik hinauszugehen und die Zukunft intelligenter Embedded-Systeme zu erkunden, begleitet Sie dieses Buch auf jedem Schritt des Weges. Dieses Bundle enthält: SunFounder AI Fusion Lab Kit for Raspberry Pi (Einzelpreis: 100 €) Buch: Physical AI with Raspberry Pi (Einzelpreis: 45 €) Nicht enthalten Raspberry Pi

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39 Experiments with Raspberry Pi and Arduino This book is about Raspberry Pi 3 and Arduino camera projects. The book explains in simple terms and with tested and working example projects, how to configure and use a Raspberry Pi camera and USB based webcam in camera-based projects using a Raspberry Pi. Example projects are given to capture images, create timelapse photography, record video, use the camera and Raspberry Pi in security and surveillance applications, post images to Twitter, record wildlife, stream live video to YouTube, use a night camera, send pictures to smartphones, face and eye detection, colour and shape recognition, number plate recognition, barcode recognition and many more. Installation and use of popular image processing libraries and software including OpenCV, SimpleCV, and OpenALPR are explained in detail using a Raspberry Pi. The book also explains in detail how to use a camera on an Arduino development board to capture images and then save them on a microSD card. All projects given in this book have been fully tested and are working. Program listings for all Raspberry Pi and Arduino projects used in this book are available for download on the Elektor website.

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Mit diesem Praxis-Bundle können Sie echte Edge-AI-Anwendungen mit dem Raspberry Pi entwickeln Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Das Raspberry Pi AI HAT+ ist eine Erweiterungsplatine für den Raspberry Pi 5, die einen integrierten Hailo AI-Beschleuniger enthält. Dieses Add-on bietet einen kostengünstigen, effizienten und leicht zugänglichen Ansatz für die Integration von leistungsstarken KI-Funktionen, mit Anwendungen in den Bereichen Prozesssteuerung, Sicherheit, Heimautomatisierung und Robotik. Das AI HAT+ wird über die PCIe Gen3-Schnittstelle des Raspberry Pi 5 angeschlossen. Wenn auf dem Raspberry Pi 5 eine aktuelle Version des Raspberry Pi OS läuft, erkennt es automatisch den integrierten Hailo-Beschleuniger und macht die neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) für KI-Aufgaben verfügbar. Darüber hinaus unterstützen die im Raspberry Pi OS enthaltenen rpicam-apps Kameraanwendungen das KI-Modul nahtlos und nutzen die NPU automatisch für kompatible Nachbearbeitungsfunktionen. Raspberry Pi Camera Module 3 Raspberry Pi Camera Module 3 ist eine Kompaktkamera von Raspberry Pi. Es bietet einen IMX708 12-Megapixel-Sensor mit HDR und verfügt über einen Autofokus mit Phasenerkennung. Das Camera Module 3 ist in Standard- und Weitwinkelvarianten erhältlich, die beide mit oder ohne Infrarot-Sperrfilter erhältlich sind. Das Camera Module 3 kann sowohl Full-HD-Videos als auch Fotos aufnehmen und bietet einen HDR-Modus mit bis zu 3 MP. Sein Betrieb wird vollständig von der libcamera-Bibliothek unterstützt, einschließlich der schnellen Autofokus-Funktion des Camera Module 3: Dies macht es für Anfänger einfach zu bedienen und bietet gleichzeitig viel für fortgeschrittene Benutzer. Das Camera Module 3 ist mit allen Raspberry-Pi-Modellen kompatibel. Buch: Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge-KI revolutioniert Alltagsgeräte, indem sie Intelligenz genau dort integriert, wo sie am wichtigsten ist: direkt in der Hardware. Dank On-Device-Inferenz kann eine Kamera Besucher sofort erkennen, ein Smartphone Sprache übersetzen, ohne Audio in die Cloud zu streamen, und ein Wearable Anomalien in Echtzeit erkennen – schnell, datenschutzfreundlich und zuverlässig, selbst wenn die Netzwerkverbindung ausfällt. Dieses Buch ist Ihr praktischer Leitfaden zum Bau solcher Systeme mit dem Raspberry Pi AI HAT+ und dem Hailo-8L-Beschleuniger. Sie beginnen mit den Grundlagen: Kernkonzepte von KI und maschinellem Lernen, Funktionsweise neuronaler Netze und die wesentlichen Unterschiede zwischen Edge AI und Cloud AI – sowie eine ehrliche Betrachtung ethischer Aspekte und zukünftiger Auswirkungen. Dieses Bundle enthält: Buch: Edge AI Made Practical Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Raspberry Pi Camera Module 3 Aktiver Kühler für Raspberry Pi 5 FPC Display-Kabel für Raspberry Pi 5 (300 mm) Elektor Komponenten-Kit 40-poliger GPIO-Header Ampelmodul Rote LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Gelbe LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Grüne LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Blaue LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Steckbrett (400 Tie-Points) 10 Dupont-Drähte (male-female) DHT22-Sensormodul Servomotor Erforderlich Raspberry Pi 5

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Das X500 V2 ARF-Kit ist ein erschwingliches, leichtes und robustes professionelles Drohnen-Kit aus Kohlefaser, das einfach zusammenzubauen ist (weniger als 15 Minuten). Es wird mit dem X500 V2-Rahmenkit und vorinstallierten Motoren, Reglern, Stromverteilerplatinen und Propellern geliefert. Es ist perfekt kompatibel mit verschiedenen Flugsteuerungen wie der Holybro Pixhawk-Serie, Durandal, Pix32 V5 usw. Im Vergleich zum Vorgängermodell gibt es zahlreiche Verbesserungen. Technische Daten Radstand: 500 mm Motormontagemuster: 16x16 mm Rahmenkörper: 144x144 mm, 2 mm dick Fahrwerkshöhe: 215 mm Abstand zwischen Ober- und Unterplatte: 28 mm Gewicht: 610 g Flugzeit: ca. 18 Minuten im Schwebeflug ohne zusätzliche Nutzlast. Getestet mit 5000 mAh-Akku. Nutzlast: 1500 g (ohne Akku) Batterieempfehlung: 4S 3000-5000 mAh 20C+ mit XT60 Lipo-Batterie (nicht im Lieferumfang enthalten) Lieferumfang X500 V2 Rahmenkit Mit vorinstallierten Elementen: 4x Motoren: Holybro 2216 KV920 Motor (4 Stück) mit XT30-Stecker 4x Regler (BLHeli S ESC 20A) 6x 1045 Propeller Stromverteilungsplatine – XT60-Stecker für Batterie & XT30-Stecker für ESCs & Peripheriegeräte Hinweis: Die Tiefenkamerahalterung ist separat erhältlich.

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All-in-One-Plattform für KI-Lernen und -Entwicklung im Bereich Edge Intelligence Dieses auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basierende KI-Starter-Kit ist eine vielseitige Plattform für Lernen, Entwicklung und praktische Experimente im Bereich Edge AI. Das für den Einsatz mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano konzipierte Kit kombiniert ein 11,6-Zoll-IPS-Display, eine schwenk- und neigbare 8-Megapixel-Kamera sowie ein KI-gestütztes Sprachinteraktionssystem. Es umfasst 30 Funktionsmodule und 38 sorgfältig ausgearbeitete Python-Kurse, die vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau reichen. Die Kursinhalte decken Python-Grundlagen, Sensortechnologie, KI-basierte Bildverarbeitung (AI Vision) und Objekterkennung ab. Dank praktischer Schritt-für-Schritt-Übungen – von der grundlegenden Programmierung bis hin zu praxisnahen Computer-Vision-Anwendungen – bietet dieses Kit eine ideale Plattform für Schüler, Maker, Entwickler und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing beschäftigen möchten. Hinweis: Der NVIDIA Jetson Orin Nano ist nicht im Lieferumfang enthalten. Features Entwickelt für den NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Sprachinteraktionsmodul 8-MP-Kamera mit Schwenk-Neige-Steuerung Unterstützt Objekt- und Gesichtserkennung (Tracking) Kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Integriertes 11,6-Zoll-IPS-Display 30 Funktionsmodule 38 Schritt-für-Schritt-Python-Lektionen Erweiterungsschnittstellen für I²C, UART und GPIO Tragetasche im Lieferumfang enthalten Technische Daten Hauptprozessor Jetson Orin Nano Anzahl der Sensoren 30 Design des Sensor-Boards Integriertes Sensor-Board; kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Bildschirm 11,6-Zoll-IPS-Bildschirm Bildschirmauflösung 1366 x 768 Kamera IMX219 8 MP Erweiterungsschnittstellen 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Programmierumgebung Python-basiert Anzahl der Tutorials 38 kreative Tutorials Zielgruppe Schüler, Lehrkräfte, Hardware-Enthusiasten Anwendungsszenarien Ideal zum Erlernen der KI-Programmierung und der Grundlagen des Jetson Orin Nano Abmessungen 300 x 200 x 100 mm Modulliste Modul Anzahl Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1 Stk. Taster 4 Stk. Ultraschall-Abstandssensor 1 Stk. Lichtsensor 1 Stk. Linear-Potentiometer 1 Stk. Summer 1 Stk. LCD 1 Stk. Infrarot-Fernbedienung 1 Stk. Relais 1 Stk. NFC 1 Stk. PIR-Bewegungssensor 1 Stk. Joystick 1 Stk. 4-stelliges Display 1 Stk. LED 1 Stk. Mikrofon 1 Stk. Lautsprecher 1 Paar Vibrationsmotor 1 Stk. Berührungssensor 1 Stk. 8x8-RGB-Matrix 1 Stk. Luftdrucksensor 1 Stk. Neigungsschalter 1 Stk. Schrittmotor 1 Stk. Beschleunigungs- und Gyroskopsensor 1 Stk. Gassensor (MQ2) 1 Stk. Hall-Sensor 1 Stk. Drehgeber (Rotary Encoder) 1 Stk. Gabellichtschranke 1 Stk. NTC 1 Stk. Servo 2 Stk. Monokulare Kamera 1 Stk. Lieferumfang 1x Elecrow AI Starter Kit für Jetson Orin Nano 1x IR-Fernbedienung 1x NFC-Karte 1x 128 GB SD-Karte 1x 40-Pin-GPIO-Kabel 2x 22-Pin-FPC-Kabel 2x 24-Pin-FPC-Kabel 1x Jetson-DP- und USB-Adapterplatine Nicht enthalten NVIDIA Jetson Orin Nano Downloads Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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Der Raspberry Pi 5 verfügt über zwei vierspurige MIPI-Anschlüsse, von denen jeder entweder eine Kamera oder ein Display unterstützen kann. Diese Anschlüsse verwenden dasselbe 22-polige "Mini"-FPC-Format mit 0,5 mm Raster wie das Compute Module Development Kit und erfordern Adapterkabel für den Anschluss an die 15-poligen "Standard"-Anschlüsse mit 1 mm Raster an aktuellen Raspberry Pi Kamera- und Display-Produkten. Diese Mini-zu-Standard-Adapterkabel für Kameras und Displays (beachten Sie, dass ein Kamerakabel nicht mit einem Display verwendet werden sollte und umgekehrt) sind in den Längen 200 mm, 300 mm und 500 mm erhältlich.

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AI in Practice Dive into the fascinating world of robotics and automation! This Elektor Special shows you how to build your own robots with creativity, a little know-how, and affordable technology. From your first DIY project with Arduino or Raspberry Pi to intelligent systems with AI – this issue makes modern robotics understandable and accessible. Discover practical instructions, inspiring projects, and exciting insights into the maker scene. Learn how experimentation, community, and openness give rise to true innovation – and why robotics is so much more than just a technical hobby. Contents Imagination turns into reality Arduino-controlled Drawing Robot GalaxyRVR Mars Rover Kit for Arduino YDLIDAR X4Pro Lidar xHuskyLens AI Camera DOF Robot Arm with Raspberry Pi Pico Manufacturing Robots with Fischertechnik Pneumatic Industrial Robot Why Do We Keep Building Robot Dogs? Elektor Mini-Wheelie Robot Vehicles and Autonomous Driving

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Der Unitree G1 ist ein moderner humanoider Roboter, der durch seine bemerkenswerte Flexibilität und fortschrittliche Technologie beeindruckt. Mit einer außergewöhnlich großen Bandbreite an Gelenkbewegungen und bis zu 43 Gelenkmotoren übertrifft er die Agilität eines typischen Menschen. Seine Robotersysteme werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durch Imitations- und Verstärkungslernen ständig weiterentwickelt und optimiert. Eine der beeindruckendsten Eigenschaften des G1 ist seine Fähigkeit, sich selbstständig in eine Gehposition zu begeben, sobald er den Boden berührt – ohne externe Hilfe! Er kann sich sofort in Bewegung setzen und beweist damit ein hohes Maß an Unabhängigkeit und Anpassungsfähigkeit. Der G1 ist außerdem mit einer kraftgesteuerten, sehr geschickten Hand ausgestattet, die dank der Kombination aus Kraft- und Positionssteuerung sowohl sensibel als auch präzise arbeitet. Diese Hand ahmt die menschlichen Bewegungen genau nach und ermöglicht eine präzise Handhabung von Objekten. Features Intel RealSense D435 Tiefenkamera Livox MID-360 3D-LiDAR Mikrofonarray (Rausch- und Echounterdrückung) 5 W Stereolautsprecher Extra großer Schnellwechsel-Akku Einzelarm-Freiheitsgrade (Schulter 2 + Ellenbogen 2) Hohlachsverkabelung der gesamten Maschine (keine externen Kabel) Maximales Drehmoment an den Gelenken 120 Nm Einzelbein-Freiheitsgrade (Hüfte 3, Knie 1, Knöchel 2) Bewegungsgeschwindigkeit von 2 m/s Technische Daten Höhe, Breite und Tiefe (stehend) 1320 x 450 x 200 mm Höhe, Breite und Tiefe (gefaltet) 690 x 450 x 300 mm Gewicht (mit Batterie) ca. 35 kg Gesamtfreiheitsgrade (Gemeinsame Freiheit) 23 Einzelbeinige Freiheitsgrade 6 Taillenfreiheitsgrade 1 Einarmige Freiheitsgrade 5 Gelenkabtriebslager Kreuzrollenlager in Industriequalität (hohe Präzision, hohe Belastbarkeit) Gelenkmotor Hochgeschwindigkeits-Innenrotor PMSM (Permanentmagnet-Synchronmotor mit geringer Trägheit – bessere Reaktionsgeschwindigkeit und Wärmeableitung) Maximales Drehmoment des Kniegelenks 90 Nm Maximale Armlast ca. 2 kg Waden- und Oberschenkellänge 0,6 m Armspanne ca. 0,45 m Extra großer Gelenkbewegungsraum • Taillengelenk: Z ±155°• Kniegelenk: 0~165°• Hüftgelenk: P ±154°, R -30~+170°, Y ±158° Vollständige hohle elektrische Leitungsführung Ja Gelenk-Encoder Dual-Encoder Kühlsystem Lokale Luftkühlung Stromversorgung 13-Strang-Lithiumbatterie Grundlegende Rechenleistung 8-Kern-Hochleistungs-CPU Erkennungssensor Tiefenkamera + 3D-LiDAR Mikrofone 4-Mikrofon-Array Lautsprecher 5 W Stereolautsprecher Drahtlos WiFi 6, Bluetooth 5.2 Intelligente Batterie (Schnellverschluss) 9000 mAh Ladegerät 54 V/5 A Manueller Controller Ja Akkulaufzeit ca. 2 Stunden Verbessertes intelligentes OTA Ja

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Computer vision is probably the most exciting branch of image processing, and the number of applications in robotics, automation technology and quality control is constantly increasing. Unfortunately entering this research area is, as yet, not simple. Those who are interested must first go through a lot of books, publications and software libraries. With this book, however, the first step is easy. The theoretically founded content is understandable and is supplemented by many practical examples. Source code is provided with the specially developed platform-independent open source library IVT in the programming language C/C++. The use of the IVT is not necessary, but it does make for a much easier entry and allows first developments to be quickly produced. The authorship is made up of research assistants of the chair of Professor Ruediger Dillmann at the Institut für Technische Informatik (ITEC), Universitaet Karlsruhe (TH). Having gained extensive experience in image processing in many research and industrial projects, they are now passing this knowledge on. Among other subjects, the following are dealt with in the fundamentals section of the book: Lighting, optics, camera technology, transfer standards, camera calibration, image enhancement, segmentation, filters, correlation and stereo vision. The practical section provides the efficient implementation of the algorithms, followed by many interesting applications such as interior surveillance, bar code scanning, object recognition, 3-D scanning, 3-D tracking, a stereo camera system and much more.

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Der Raspberry Pi 5 verfügt über zwei vierspurige MIPI-Anschlüsse, von denen jeder entweder eine Kamera oder ein Display unterstützen kann. Diese Anschlüsse verwenden dasselbe 22-polige "Mini"-FPC-Format mit 0,5 mm Raster wie das Compute Module Development Kit und erfordern Adapterkabel für den Anschluss an die 15-poligen "Standard"-Anschlüsse mit 1 mm Raster an aktuellen Raspberry Pi Kamera- und Display-Produkten. Diese Mini-zu-Standard-Adapterkabel für Kameras und Displays (beachten Sie, dass ein Kamerakabel nicht mit einem Display verwendet werden sollte und umgekehrt) sind in den Längen 200 mm, 300 mm und 500 mm erhältlich.

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