Новые разработки в области фототехнологий: камера на базе Raspberry Pi с ИИ

Raspberry Pi представила модуль камеры с искусственным интеллектом Raspberry Pi и Sony совместно разработали модуль ИИ-камеры на основе сенсора Sony IMX500 "Intelligent Vision", который способен обрабатывать различные типы данных, выявлять и сегментировать объекты в реальном времени. Подробности на сайте UI/UX Designer

Raspberry Pi и Sony представили ИИ-камеру за $70 Raspberry Pi совместно с Sony анонсировали новый модуль ИИ-камеры, который стоит всего $70 и совместим со всеми версиями микрокомпьютеров Raspberry Pi. Это значительный шаг вперёд для разработчиков, желающих внедрить ИИ в свои проекты без необходимости в дополнительных компонентах, таких как графические процессоры. Камера предлагает разрешение 12.3 мегапикселя и способна снимать видео со скоростью 10 кадров в секунду при полном разрешении или 40 кадров в секунду при пониженном разрешении. Компактные размеры и возможность ручной регулировки фокуса делают её удобным инструментом для множества приложений. Что это значит для обычных пользователей? У вас теперь есть возможность создать свою собственную "умную" камеру с ИИ-функциями. Зачем? Чтобы, например, следить за котом, который решает, куда ему отправиться на следующую охоту. Или записывать, как ваш сосед непонятно как пытается собрать свою новую IKEA-этажерку. Это также открывает двери для более серьёзны...

Raspberry Pi представила внешнюю камеру для ИИ-проектов Стоимостью 70 долларов она совместима с Raspberry Pi AI Kit и библиотекой libcamera, имеет 12-Мп модуль Sony IMX500 и поддерживает различные режимы съемки, включая 4056×3040 при 10 кадрах в секунду. Камера обеспечивает 78-градусное угловое поле, ручную регулировку фокуса и включает чип RP2040, что делает её универсальным решением для любой платы Raspberry Pi, включая модель Zero. Камера оптимизирована для работы с нейросетями, которые используют TensorFlow и PyTorch. Также команда проекта сотрудничала с Sony, благодаря чему удалось создать адаптированные версии популярных нейросетей для решения задач машинного зрения. ================

Хочешь удивить близких? Подари криптокарту! Жми за подробностями

Разработчик Оскар Вилмердинг создал необычную фотокамеру на базе Raspberry Pi. Устройство способно не только снимать фото, но и обрабатывать их и создавать на их основе новые изображения при помощи искусственного интеллекта. Проект получил название AI EYE. Камера работает следующим образом: когда фото сделано, ИИ-алгоритм обрабатывает его и создаёт подробное текстовое описание. Это описание затем анализируется другой моделью, которая генерирует по нему новую картинку с нуля. Устройство позволяет добавить свои пожелания к стилю сгенерированной картинки: например, «таинственный», «мрачный», «спокойный» и другие. Камера разработана на базе Raspberry Pi Zero 2 W и питается от литий-ионной батареи 3,7 В. Всё вместе плюс печатная плата и 3,5-дюймовый ЖК-дисплей заключено в корпус, напечатанный на 3D-принтере. Обработка изображений при помощи ИИ происходит в облаке, а не локально на устройстве. Для этого используются две системы: Astica Vision для создания текстовых описаний и DALLE 3 для генерации новых изображений.

Raspberry Pi и Sony представили новый модуль камеры с AI, разрешением 12 МП и скоростью съёмки 40 кадров в секунду. Новинка совместима со всеми версиями Raspberry Pi и поступила в продажу за 70 долларов. Компания ожидает интересные решения от разработчиков, использующих эту камеру.

TechCrunch: Raspberry Pi выпустила модуль камеры для ИИ-приложений на основе компьютерного зрения – Компания выпустила новый датчик Raspberry Pi AI Camera – Датчик за $70 поставляется со встроенной обработкой ИИ – AI Camera основан на датчике изображения Sony IMX500 – Также там присутствует чип RP2040 со встроенной SRAM – Чип RP2040 от Raspberry Pi – недорогой, но эффективный – Модель совместим со всеми компьютерами Raspberry Pi – Она также продолжит продавать модуль Raspberry Pi 3 – Это просто 12 МП датчик от Sony IMX708 по цене $25 – В новый модуль уже загружена модель MobileNet-SSD – Эта модель обнаружения объектов в реальном времени