Seeed Studio SenseCAP K1100 Sensor-Prototyp-Kit mit LoRa® und KI

Seeed Studio SenseCAP K1100 Sensor-Prototyp-Kit mit LoRa® und KI wird mit allen wichtigen Sensoren und Bauteilen geliefert. Das Seeed Studio Kit enthält einen Wio-Anschluss, einen KI-Vision-Sensor und ein LoRa-fähiges Modul. Gemeinsam ermöglicht dies die Erstellung von DIY-Sensoren zur Datenerfassung und Lösung von realen Herausforderungen.  

Das Seeed Studio SenseCAP K1100 ermöglicht die einfachste Bereitstellung und die kürzeste Verarbeitungszeit vom Frontend zum Cloud-System. Die SenseCAP-Plattform bietet praktische und vollständige Cloud-Unterstützung. Daher gehört der komplexe und langwierige Einstiegsprozess der Vergangenheit an, und Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen und Fähigkeiten können innerhalb von 10 Minuten DIY-Sensoren zur Entwicklung von 10 AIoT-Lösungen herstellen.

Das SenseCAP K1100 verfügt über einen sofort einsatzbereiten und stets aktiven Grove-Vision KI-Sensor für Objekterkennung. Es unterstützt benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen, die Benutzer auf dem Wio-Anschluss trainieren können, und ermöglicht es Benutzern, Modelle von anderen Anbietern direkt zu importieren. SenseCAP K1100 ist mit Seeeds Open-Source-Hardware-Baureihe von Grove-Sensoren kompatibel. Seed bietet eine große Auswahl von mehr als 400 Modulen, aus denen Benutzer wählen können und die unzählige Erweiterungs- und Anpassungsmöglichkeiten bieten. Zwei Grove-Schnittstellen auf dem Board ermöglichen es Benutzern, verschiedene Projekte mit allen benötigten Grove-Sensoren zu erstellen.

SenseCAP K1100 ist in eine große Auswahl von Cloud-Diensten integriert und damit ein leistungsstarkes Toolkit für Entwickler, die Projekte in verschiedenen Ökosystemen erstellen möchten. Benutzer können das Bauelement einfach mit Helium, Azure, SenseCAP und anderen gängigen Plattformen verbinden, um Cloud-Unterstützung zu erhalten.

SenseCAP K1100 ist ein Open-Source-Prototyp-Kit, das Anreize für die gemeinsame Entwicklung von IoT-Sensoren zur Bewältigung realer Herausforderungen bieten soll. Es ist mit einfach zu bedienenden Programmierplattformen wie Arduino für kundenspezifische Kodierung kompatibel. Darüber hinaus können Benutzer die Wio-Anschluss-TinyML-Modelle auch mit Hilfe von In-Builds und Grove-Sensoren trainieren.

Merkmale

  • Einsatz in 10 Minuten
    • Aufbau eines AIoT-Projekts durch 3 Schritte in 10 Minuten
  • Fortschrittliche Technologien
    • Kombination aus maschinellem Lernen, LoRa-Technologie und vortrainiertem eingebetteten KI-Vision-Sensor
  • Große Erweiterbarkeit
    • Kompatibel mit mehr als 400 Grove-Sensoren zur Unterstützung umfangreicher Applikationen und Anpassungsoptionen
  • Umfassende Integration
    • Kompatibel mit gängigen Plattformen für Cloud-Unterstützung
  • Open-Source-Plattform
    • Kompatibel mit anfängerfreundlichen Programmierplattformen, die die gemeinsame Entwicklung von IoT-Sensoren ermöglichen
  • Aufrüstbar auf Industriesensoren
    • Gateway zur hochwertigeren SenseCAP-Baureihe von Außensensoren für den industriellen Einsatz

Applikationen

  • Erkennung menschlicher Verkehrsströme
    • Überwachung der Daten des menschlichen Verkehrsstroms mit dem KI-Vision-Sensor
  • Kontrolle der Raumluftqualität
    • Erkennung verschiedener Gasarten und Kohlendioxid in der Luft zur Überwachung der atmosphärischen Umwelt in Innenräumen
  • Gesundheitsüberwachung von Topfpflanzen
    • Überwachung der Daten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Bodenfeuchte, um die optimale Umwelt für die Topfpflanzen auf dem Desktop aufrechtzuerhalten

Videos

Kit Inhalte

Seeed Studio SenseCAP K1100 Sensor-Prototyp-Kit mit LoRa® und KI
Veröffentlichungsdatum: 2022-12-14 | Aktualisiert: 2023-05-09