- Novinka
Popis produktu: AI kamera - HUSKYLENS 2 - Kendryte K230 - GC2093 2 MPx - DFRobot SEN0638
Gravity HUSKYLENS 2 je AI kamera nové generace určená pro edge computing v robotice, vzdělávání STEAM a maker projektech. Zařízení je poháněno dvoujádrovým procesorem Kendryte K230 s frekvencí 1,6 GHz s vestavěným 6TOPS AI akcelerátorem a 1 GB RAM, což mu umožňuje spouštět složité modely neuronových sítí bez nutnosti cloudového připojení. Integrovaná 8 GB eMMC paměť umožňuje ukládání modelů a dat přímo do zařízení. Senzor je vybaven 2,4palcovým dotykovým IPS displejem s rozlišením 640 x 480 , odnímatelným 2MPx 60fps modulem kamery , MEMS mikrofonem, 1W reproduktorem a LED diodami . HUSKYLENS 2 komunikuje přes rozhraní USB Type-C a Gravity (I2C/UART), zatímco volitelný 2,4GHz WiFi 6 modul umožňuje bezdrátové streamování obrazu a vzdálené monitorování systému.

Standardní objektiv si můžete sami vyměnit za širokoúhlý modul, makro objektiv nebo infračervený senzor.
Hlavní vlastnosti HUSKYLENS 2
- Procesor Kendryte K230 1,6 GHz + 6 TOPS : Výkonné zpracování obrazu bez cloudu s využitím umělé inteligence a analýza obrazu v reálném čase
- Více než 20 vestavěných modelů umělé inteligence : obličej, objekt, gesto, póza, OCR, QR kód, rozpoznávání registrační značky
- Podpora vlastních modelů YOLO : Možnost nasazení vlastních neuronových sítí přímo na zařízení
- 2,4" IPS displej s rozlišením 640 x 480 px : intuitivní ovládání díky dotykovému panelu
- Vyjímatelný 2MPx 60 fps modul kamery : kompatibilní se standardními, mikroskopickými a nočními moduly
- Služba MCP : kontextově orientovaná integrace s modely LLM
- Rozhraní : USB typu C, Gravity 4pinový (I2C / UART), TF slot
- Napájení : 3,3 V až 5 V
HUSKYLENS 2 vs HUSKYLENS 1
Možnosti 2MPx fotoaparátu s umělou inteligencí
Snímač GC2093 s rozlišením 2 MPx 1/2,9" a frekvencí 60 fps zajišťuje plynulé zpracování obrazu v reálném čase. Kamera podporuje detekci obličeje, rozpoznávání objektů, segmentaci instancí, sledování čar, analýzu gest rukou, detekci lidské pozice a OCR . Vyměnitelný optický modul umožňuje systém přizpůsobit pro monitorování na velké vzdálenosti, laboratorní analýzu nebo noční provoz. Je možný provoz s více modely – paralelní nebo sekvenční spouštění několika algoritmů.

Díky široké kompatibilitě s Arduinem, Raspberry Pi a ESP32 je HUSKYLENS 2 perfektním nástrojem pro vývojáře interaktivních systémů a STEAM vzdělávání.
Integrace MCP a LLM v systémech umělé inteligence
Vestavěná služba MCP (Model Context Protocol) umožňuje přenos strukturovaných dat o detekovaných objektech a událostech do modelů LLM. Místo nezpracovaných obrázků systém generuje kontextové informace, které lze analyzovat pomocí lingvistických modelů . To umožňuje robotům a inteligentním zařízením činit informovanější rozhodnutí, reagovat na konkrétní osoby nebo akce a vytvářet pokročilé interakce mezi člověkem a strojem.
Praktické aplikace
HUSKYLENS 2 je vhodný pro mobilní roboty, manipulátory, vzdělávací systémy STEAM a prototypy inteligentních zařízení. Lze jej použít s Arduinem , Raspberry Pi , ESP32 , micro:bit a UNIHIKER přes rozhraní I2C nebo UART. Je vhodný pro rozpoznávání obličejů, sledování objektů, analýzu chování a interaktivní projekty vyžadující zpracování obrazu v reálném čase.
Obsah sady
- 1x HUSKYLENS 2
- 6x šrouby M3
- 6x matice M3
- 1x montážní držák
- 1x Madlo výtahu
- 1x Gravity Cable 4-pinový 30cm
- 1x Silikonový kabel PH2.0-4P se dvěma zástrčkami 20 cm
- 1x Napájecí deska
| Technické specifikace a srovnání HUSKYLENS 1 vs. HUSKYLENS 2 | ||
|---|---|---|
| Parametr | HUSKYLENS 1 (SEN0305) | HUSKYLENS 2 (SEN0638) |
| Procesor | Kendryte K210 400 MHz | Kendryte K230 dvoujádrový 1,6 GHz |
| Výpočetní výkon umělé inteligence | Základní Edge AI | 6 TOPŮ |
| BERAN | Vestavěno do systému K210 | 1 GB LPDDR4 |
| Vnitřní paměť | Žádná paměť eMMC | 8GB eMMC |
| Obrazový snímač | OV2640 / GC0328, 2MPx | GC2093, 2 MP, 1/2,9", 60 snímků za sekundu |
| Obrazovka | 2'' IPS, 320 x 240 px + knoflík | 2,4" IPS dotyková obrazovka, 640 x 480 px |
| Vestavěné modely/algoritmy | Rozpoznávání obličeje Sledování objektů Rozpoznávání objektů Trasování čar Rozpoznávání barev Rozpoznávání štítků Klasifikace objektů | Detekce obličeje Rozpoznávání obličeje Detekce rysů obličeje Rozpoznávání objektů Sledování objektů Rozpoznávání barev Klasifikace objektů Samoučící se klasifikátor Segmentace instancí Detekce ruky Detekce klíčových bodů ruky Rozpoznávání gest rukou Detekce lidské siluety Detekce klíčových bodů těla Rozpoznávání polohy těla Rozpoznávání registračních značek Rozpoznávání textu (OCR) Trasování čar Rozpoznávání emocí v obličeji Detekce směru pohledu Detekce orientace obličeje Rozpoznávání štítků Rozpoznávání QR kódů Rozpoznávání čárových kódů Detekce pádu |
| Vlastní modely | Jednoduché klasifikační učení | Implementace modelů YOLO (vlastní neuronové sítě) |
| Integrace LLM | Nedostatek | MCP (Model Context Protocol) |
| Vestavěné aplikace | Žádné specializované systémové aplikace | Kamera, videorekordér, přenos videa v reálném čase, služba MCP, nasazení modelu |
| Mikrofon | Nedostatek | MEMS |
| Reproduktor | Nedostatek | 1 palce |
| Svítící diody | 1x LED | 2x LED |
| RGB indikátor | Nedostatek | 1× RGB LED |
| Rozhraní | UART, I2C | 1x USB typu C, 1x Gravity 4pinový (I2C / UART), 1x TF slot |
| Bezdrátové připojení | Nedostatek | 2,4 GHz WiFi 6 (volitelný modul) |
| Rozšiřitelná paměť | Nedostatek | TF slot |
| Provozní napětí | od 3,3 V do 5 V | od 3,3 V do 5 V |
| Spotřeba energie | 320 mA při 3,3 V / 230 mA při 5 V | od 1,5 W do 3 W |
| Rozměry | 52 × 44,5 mm | 70 × 58 × 19 mm |
Užitečné odkazy |


