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DFROBOT

Sensor de visión inteligente DFROBOT HUSKYLENS con funda de silicona para LattePanda, Arduino, Raspberry Pi o Micro:bit | Cámara con IA compatible con seguimiento de objetos/líneas, reconocimiento de rostros/objetos/colores/etiquetas

Color:

Standard Huskylens with Case

Standard Huskylens with Case

Standard version

Detalles del producto
Disponibilidad:
En stock
Peso con empaque:
0.17 kg
Devolución:
Sí
Condición
Nuevo
Producto de:
Amazon
Viaja desde
USA
Sobre este producto
  • Asegúrese de que se ajuste introduciendo su número de modelo.
  • Aprende con un clic: HuskyLens está diseñado para ser inteligente. Los algoritmos integrados permiten a HuskyLens aprender cosas nuevas con un solo clic.
  • Habilitado para el aprendizaje automático: equipado con una avanzada tecnología de aprendizaje automático, HuskyLens es capaz de reconocer rostros y objetos, lo que va mucho más allá de los sensores comunes.
  • Pantalla integrada: HuskyLens lleva una pantalla IPS de 2.0 pulgadas, por lo que no es necesario utilizar un PC para ajustar los parámetros. Disfruta de la comodidad que brinda, ¡lo que ves es lo que obtienes!
  • Rendimiento extremo: HuskyLens adopta un chip Kendryte K210 especializado en IA de nueva generación, que contribuye a un rendimiento 1000 veces más rápido en comparación con el STM32H743 cuando ejecuta el algoritmo de red neuronal.

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Aprenda con un solo clic: HuskyLens está diseñado para ser inteligente. Los algoritmos integrados permiten a HuskyLens aprender cosas nuevas con un solo clic. Habilitado para el aprendizaje automático: Equipado con tecnología avanzada de aprendizaje automático, HuskyLens es capaz de reconocer rostros y objetos, algo que va mucho más allá de los sensores normales. Pantalla integrada: el HuskyLens cuenta con una pantalla IPS de 2 pulgadas, por lo que no es necesario utilizar un PC para ajustar los parámetros. Disfruta de la comodidad que brinda, ¡lo que ves es lo que obtienes! Rendimiento extremo: HuskyLens adopta el chip Kendryte K210 especializado en IA de nueva generación, que contribuye a un rendimiento 1000 veces más rápido en comparación con el STM32H743 cuando ejecuta un algoritmo de red neuronal.

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