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本帖最后由 dfrobot 于 2020-3-6 14:03 编辑
2020年3月4日
二哈识图(HuskyLens)震撼首发！
您的人工智能之旅就此启航！
二哈识图(HuskyLens)是一款简单易用的人工智能视觉传感器，采用新一代AI芯片，内置机器学习技术，具有人脸识别、物体识别、物体追踪、颜色识别、巡线、二维码标签识别6大功能。
其板载UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、LattePanda、Raspberry Pi等无缝连接，被广泛应用于AI教育、STEAM教育和创客领域。
仅需一个按键即可完成AI训练，摆脱繁琐的训练和复杂的视觉算法，让你更加专注于项目的构思和实现。
二哈识图（HuskyLens）板载UART / I2C接口，可以连接到Arduino、Raspberry Pi、LattePanda、micro:bit等主流控制器，实现硬件无缝对接，直接输出识别结果给控制器，无需折腾复杂的算法，就能制作非常有创意的项目。
技术规格：- 处理器：Kendryte K210
- 图像传感器：
SEN0305 HuskyLens: OV2640(200W像素)
SEN0336 HuskyLens PRO: OV5640(500W像素) - 供电电压：3.3~5.0V
- 电流消耗：320mA@3.3V, 230mA@5.0V（电流值为典型值；人脸识别模式；80%背光亮度；补光灯关闭）
- 连线接口：UART，I2C
- 显示屏：2.0寸IPS，分辨率320*240
- 内置功能：人脸识别，物体追踪，物体识别，巡线追踪，颜色识别，标签识别
- 尺寸：52mm*44.5mm
▼ Kendryte K210处理器，微距下的电路令人着迷。
▼ OV2640摄像头模块
▼ CP2102N USB控制器
▼ 令人爱不释手的金色LOGO
『 一键学习 』
二哈识图（HuskyLens）拥有十分智能的设计，板载的AI芯片内置了多种算法，用起来很简单。拨动功能按键，就能切换算法；按下学习按键，就能学习新事物，之后就能认识它们啦。
『 机器学习 』
二哈识图（HuskyLens）内置的机器学习技术使其具有了人脸识别和物体识别的能力，比普通传感器更智能更强大。此外，长按学习按键，二哈识图（HuskyLens）还能从不同的角度和范围进行学习，越学越准确。
『 自带屏幕 』
二哈识图（HuskyLens）自带2.0寸IPS显示屏，当你调校参数时，不再需要电脑的辅助，调试过程和识别结果直接显示在屏幕上，所见即所得，非常的方便。
『 极致性能 』
二哈识图（HuskyLens）采用了新一代的AI芯片Kendryte K210，内置64位400MHz双核RISC-V 处理器，运行神经网络算法的速度比STM32H743快1000倍以上。经典的YOLO人工智能算法在STM32H743上只能以每秒1〜2帧的速度运行，但在 二哈识图（HuskyLens）上则可以快30倍以上。它的性能异常出色，捕获快速移动的物体也不在话下。
总之，有了二哈识图（HuskyLens），你的项目就有了全新的交互方式，有许多的新应用、新玩法供你探索与尝试，例如：交互手势控制、自动驾驶、智能门禁、交互式玩具等。
▼ 手势感控
利用二哈识图（HuskyLens）的物体追踪功能来学习特定的手势，它可以识别学过的手势，并提供其位置数据。利用这些数据，制作一个令人赞叹的交互式项目从未如此简单。
▼ 自动驾驶
巡线并不是什么新技术，在这个应用中，有许多性能出色的方案和算法。但是，它们大多数都需要繁琐的参数调校。二哈识图（HuskyLens）提供了一种全新的巡线方案，你只需要按一下按键，就能让二哈识图（HuskyLens）学习线条，之后就可以巡线了，从中体验制作的乐趣吧！
▼ 机器之眼
二哈识图（HuskyLens）还可以成为机器人的眼睛。它能使你的机器人认识你，理解你的手势命令，或者帮你回收指定的东西，等等。一切皆有可能！
▼ 追踪相机
二哈识图（HuskyLens）还可以用来做追踪相机，小姐姐，别跑！
▼ 骑驴玩儿漂移
看上去非常小巧, 握在手里的感觉像是拿着一个方形奥利奥......
▼ 铁熊玩创客 用3个单词就可以概括HuskyLens的特性：Click、Learn & Play 。总之：简单、易用、真香！
▼ 朱现伟老师 DF从来就是慢工出细活,精打细磨把最好的硬件奉献大家。 ▼ DI玩狄勇老师
▼ 不脱发的程序猿
▼ Mary
应该说是STEAM教育、AI教育最好的视觉传感器选择。
有了二哈识图，你还可以：
▲ 给二哈加个萌萌的头套
▲ 给二哈配上云台，让它更加灵动
还在等什么！
二哈识图（HuskyLens）目前中英文商城已经同步上线，欲购从速！
这么小巧的一款 AI 摄像头,你值得拥有!
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更详细的二哈识图（HuskyLens）产品信息，请参阅wiki
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发表于 2020-3-4 14:29
发表于 2020-3-4 14:58
