DFRobot Gravity HUSKYLENS AI マシンビジョンセンサー、2.0 インチ IPS スクリーン付き、顔オブジェクトカラーラインタグ認識追跡用

Huskylens は使いやすい AI カメラです |ビジョンセンサー。 DFrobot Huskylensは、顔認識、物体追跡、物体認識、線追跡、色認識、タグ(QRコード)認識などの複数の機能を搭載しています。

UART / I2C ポートを介して、HuskyLens は Arduino、micro:bit、Raspberry Pi、LattePanda などの一般的なメイン コントロール ボードに接続できるため、複雑なアルゴリズムを使用せずに非常に創造的なプロジェクトを作成できます。

Huskylens は非常に使いやすい AI カメラです。ファンクションボタンを押すことで各種アルゴリズムを変更できます。学習ボタンをクリックすると、ハスキーレンズが新しいことの学習を開始します。その後、HuskyLens はそれらを認識できるようになります。

さらに、HuskyLens は 2.0 インチ IPS スクリーンを搭載しています。そのため、パラメータチューニングにPCを使用する必要はありません。見たものそのままが得られる便利さをお楽しみください。

HuskyLens AI カメラはスマートになるように設計されています。 HuskyLens が顔や物体を認識できるようにする機械学習テクノロジーが組み込まれています。さらに、学習ボタンを長押しすることで、HuskyLens はさまざまな角度や範囲からでも新しいことを継続的に学習できます。学べば学ぶほど正確になります。

DFRobot Huskylens は、新世代の専用 AI チップ Kendryte K210 を採用しています。この特別な AI チップのパフォーマンスは、ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実行する場合、STM32H743 のパフォーマンスよりも 1,000 倍高速です。これらの優れた性能により、動きの速い物体も捉えることができます。

HuskyLens を使用すると、プロジェクトは、インタラクティブなジェスチャー コントロール、自律型ロボット、スマート アクセス コントロール、インタラクティブなおもちゃなど、あなたや環境と対話する新しい方法を手に入れることができます。新しいアプリケーションがたくさんありますので、ぜひ試してみてください。

ハスキーレンズ

Huskylens ビジョン センサーは線を検出して追跡できます。ラインフォロワーは新しいものではなく、このシナリオには優れた手法やアルゴリズムがたくさんあります。ただし、そのほとんどは面倒なパラメーターの調整が必要です。今回、HuskyLens は行追跡を行う新しい方法を提供します。ボタンをクリックするだけで、新しい行の学習と追跡が開始されます。させて

仕様

プロセッサ:ターゲットK210
イメージセンサー:OV2640 (2.0メガピクセルカメラ)
供給電圧:3.3～5.0V
消費電流 (TYP):320mA@3.3V、230mA@5.0V (顔認識モード、バックライト輝度 80%、フィルライトオフ)
接続インターフェース:UART、I2C

画面：解像度 320*240 の 2.0 インチ IPS スクリーン
組み込みアルゴリズム:顔認識、オブジェクト追跡、オブジェクト認識、ライン追跡、色認識、タグ認識
寸法：52mm * 44.5mm / 2.05 x 1.75インチ

接続図

プロジェクト

プロジェクト 1. Huskylens によって AI プロジェクトが簡素化される
(//www.youtube.com/embed/Y2Qx8A8rk9k)
はじめに: このビデオでは、この Huskylens に組み込まれているすべてのアルゴリズムのデモを示し、また、この製品をお気に入りの Arduino ボードと統合する方法も示しました。

プロジェクト 2. Huskylens と Romeo を使用した DIY ライン追跡ロボット
(//community.dfrobot.com/makelog-308279.html)
はじめに: このプロジェクトは、Huskylens のライン追跡機能を実証し、HuskyLens を Devastator 戦車移動ロボットにインストールし、Huskylens がロボットを制御してライン追跡を実行します。

プロジェクト 3. HuskyLens を使用した Arduino/Raspberry Pi での簡単な機械学習!
(//www.youtube.com/watch?v=AgU_lKmhBn0)
はじめに: これは、Arduino と Huskylens を使用して、顔認識、オブジェクト検出、ライン追跡、オブジェクト認識などの複雑な人工知能を簡単に実行する方法に関するチュートリアルです。

プロジェクト 4. Huskylens を使用した DIY の素晴らしい物体追跡ロボット
(//community.dfrobot.com/makelog-308197.html)
はじめに: このプロジェクトでは、Arduino を使用してオブジェクト追跡ロボットを作成する方法を示します。

プロジェクト 5. 4 ドルの Raspberry Pi Pico で AI プロジェクトを実行できるか?
(//community.dfrobot.com/makelog-310469.html)
はじめに: Huskylens と Raspberry Pi Pico をわずか 50 ドルで組み合わせることで、デジタル計測ソリューションを迅速に構築できます。あらゆる種類のメーターのデジタル化に適応できます。