想象一下,一輛車輛以每小時 54 公里的速度巡航,大約相當于一個物體以每秒 30 幀的速度每幀移動 0.5 米的速度(0.5×30×3.6=54 公里/小時)。安裝在車頂上的是一個緊湊的高性能視覺系統,圍繞 Raspberry Pi 5 板和 Hailo-8L AI 加速器構建。這種實時設置可以檢測前方物體并估計它們與車輛的距離。當物體進入預定義的安全區域時,系統可以立即發出警告或啟動緊急制動,從而增強態勢感知和反應時間。該系統使用 Raspberry Pi 5 上的 AI 加速器 HAT 構建,作為生產
嵌入式和業余硬件專家 Waveshare 推出了一款開發板,它毫不掩飾地從 Raspberry Pi 的兩條產品線中汲取靈感,即 Raspberry Pi Zero 單板計算機系列和 Raspberry Pi Pico 2 微控制器開發板:RP2350-PiZero?!癛P2350-PiZero 是 Waveshare 設計的高性能和高性價比的微控制器板,”該公司在談到其最新的硬件設計時說,“[帶有] 板載 DVI 接口、TF [TransFlash/SD 卡] 卡插槽和 PIO [可編程輸入/輸出]-U
EdgeCortex 宣布,其行業領先的 AI 加速器模塊 SAKURA-II M.2 現已可用于基于 Arm 的平臺,包括 Raspberry Pi 5 和 AETINA Rockchip 平臺。該模塊為邊緣 AI 計算應用提供高性能和高效率,同時使實時生成式 AI 功能大眾化。SAKURA-II M.2 模塊的設計注重低功耗和高 AI 吞吐量,使開發人員能夠直接在緊湊、經濟實惠的平臺上運行高級深度學習模型,例如 Raspberry Pi 5 和其他基于 Arm 的平臺,而無需依賴云基礎設施。嵌入式 A
我們之前在 Raspberry Pi 4 和 5 上安裝了 Windows,并取得了不同程度的成功。但 Botspot 似乎正在嘗試在帶有 BVM(Botspot 虛擬機)的 Raspberry Pi 上運行 Windows 11。BVM 提供簡單的安裝過程,其中大部分通過終端實現自動化。終端還有一個 GUI 應用程序,使其更易于使用。Raspberry Pi 11 上的虛擬機 (VM) 中的 Windows 5 Arm 有一些注意事項。因為它是 KVM,所以與在
RFID 卡和標簽無處不在!我們在建筑物中使用它們進行訪問控制。打印機和復印機可以使用它們來識別工作人員。牲畜標簽和寵物識別標簽都使用一種
RFID 形式。讀取 RFID 設備的技術很便宜,大約 5 美元就可以買到閱讀器,而 4 美元,Raspberry Pi Pico
可以從卡/標簽中讀取 ID。(圖片來源:Tom's Hardware)在此作方法中,我們將學習如何使用 MFRC522 閱讀器和 Raspberry Pi Pico 讀取 RFID 標簽和卡,目標是創建一個虛構的 RFID