【課程】防疫大作戰!使用 Raspberry Pi + Thermal Camera + Python 自製熱像儀(台北第二場)

全新課程!防疫大作戰!使用 Raspberry Pi + Thermal Camera + Python 自製熱像儀。

《課程內容》
目標:用 FLIR Radiometric Lepton Kit 讀取溫度,並結合光影像做雙相機融合應用
時間:2020/09/19(六) 10:00~18:00
地點:台北市重慶南路一段105號2樓/天瓏資訊圖書
講師:台灣樹莓派 sosorry

09/19 課程內容
10:00 – 10:30: 1. Raspberry Pi 安裝設定
10:30 – 12:00: 2. 熱紅外線相機介紹(安裝與測試,測溫原理和溫度換算與估計)
13:00 – 15:00: 3. OpenCV 和影像處理(Raspberry Pi 相機使用介紹,使用 OpenCV 做影像處理)
15:00 – 16:30: 4. 雙向機相機融合(雙相機校正與顯示,人臉追蹤和測溫)
16:30 – 18:00: 5. 機器學習應用(溫度警示、視訊串流)

《費用》
* 購買全部硬體(升級 8G)加課程 $21,200元(含稅),包含午餐。硬體包含樹莓派 Pi 4/8GB + 32G SD 卡 + 原廠 5V/3A 電源 + PL2303HXD 傳輸線 + FLIR Radiometric Lepton Dev Kit V2 + HighPi 外殼(Pi4) + Raspberry Pi 相機模組。
* 購買全部硬體加課程 $20,000元(含稅),包含午餐。硬體包含樹莓派 Pi 4/2GB + 32G SD 卡 + 原廠 5V/3A 電源 + PL2303HXD 傳輸線 + FLIR Radiometric Lepton Dev Kit V2 + HighPi 外殼(Pi4) + Raspberry Pi 相機模組。
* 自備 FLIR Radiometric Lepton Dev Kit V2,購買課程加硬體(包含其他所需硬體) $12,000元(含稅),包含午餐。

注意事項:
* 此課程非初階課程,建議要有使用過樹莓派和程式基礎。
* 學員當天需自備筆電,Windows / Linux / Mac 皆可。

購買全部硬體升級 8G 加課程($21,200)

購買全部硬體加課程($20,000)

自備 FLIR,購買硬體加課程($12,000)

【課程】防疫大作戰!使用 Raspberry Pi + Thermal Camera + Python 自製熱像儀

全新課程!防疫大作戰!使用 Raspberry Pi + Thermal Camera + Python 自製熱像儀。

《課程內容》
目標:用 FLIR Radiometric Lepton Kit 讀取溫度,並結合光影像做雙相機融合應用
時間:2020/07/25(六) 10:00~18:00
地點:台北市重慶南路一段105號2樓/天瓏資訊圖書
講師:台灣樹莓派 sosorry

07/25 課程內容
10:00 – 10:30: 1. Raspberry Pi 安裝設定
10:30 – 12:00: 2. 熱紅外線相機介紹(安裝與測試,測溫原理和溫度換算與估計)
13:00 – 15:00: 3. OpenCV 和影像處理(Raspberry Pi 相機使用介紹,使用 OpenCV 做影像處理)
15:00 – 16:30: 4. 雙向機相機融合(雙相機校正與顯示,人臉追蹤和測溫)
16:30 – 18:00: 5. 機器學習應用(訓練自己的物件偵測模型,溫度警示、視訊串流)

《費用》
* 購買全部硬體加課程 $20,000元(含稅),包含午餐。硬體包含樹莓派 Pi 4/2GB + 32G SD 卡 + 原廠 5V/3A 電源 + PL2303HXD 傳輸線 + FLIR Radiometric Lepton Dev Kit V2 + HighPi 外殼(Pi4) + Raspberry Pi 相機模組。
* 自備 FLIR Radiometric Lepton Dev Kit V2,購買課程加硬體(包含其他所需硬體) $9,500元(含稅),包含午餐。

注意事項:
* 此課程非初階課程,建議要有使用過樹莓派和程式基礎。
* 學員當天需自備筆電,Windows / Linux / Mac 皆可。


<== (確定開課)購買全部硬體升級 8G 加課程($21,200)


<== (確定開課)購買全部硬體加課程($20,000)

<== (確定開課)自備 FLIR,購買硬體加課程($9,500)

[產品] Google Environmental Sensor Board | 環境感測器開發板

An accessory board that provides temperature, light, and humidity sensing for IoT applications.

《Description》

The Environmental Sensor Board is an add-on board (also known as a pHAT or bonnet) that adds sensing capabilities to your Coral Dev Board or Raspberry Pi projects. It provides atmospheric data such as light level, barometric pressure, temperature, and humidity. You can also attach additional sensors with the Grove connectors.

Works with Google Cloud IOT Core
The inclusion of a secure element allows it work with Google’s Cloud IOT Core.

Expandable input
Four integrated Grove connectors allow you to add additional sensors.

Compatible with Coral and Raspberry Pi boards
The 40-pin connector fits onto the Coral Dev Board, Dev Board Mini, or any Raspberry Pi board (the Environmental Sensor Board includes an EEPROM for identification on Raspberry Pi boards).

《Tech specs》

  • Display: 128×32 OLED display
  • Security: Microchip ECC608 crypto chip with Google keys
  • Humdity: HDC2010 humidity sensor
  • Light: OPT3002 ambient light sensor
  • Barometric: BMP280 barometric pressure sensor
  • Connections: Four Grove connectors, UART, I2C, PWM
  • Power: 3.3/5V analog
  • Certifications: European Union (CE), Hong Kong (CE), United States (FCC)

 

《Documentation》

$1,260 

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[教學] Raspberry Pi學習路徑 | Learning Path

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《基礎知識》
* [Link] Pi 選購指南
* [Link] Pi 設定安裝
* [Link] Linux 系統管理
* [Link]  Python 程式設計

《Raspberry Pi 基礎套件》
* [Link] 【Pi 4套餐I】Raspberry Pi 4 Model B/4G + SanDisk 32G microSD卡 + 官方原廠紅白外殼 + 官方原廠5.1V/3A電源 + 官方原廠HDMI線
* [Link] PL2303HXD USB轉TTL序列傳輸線

《I/O》
* [Link]  GPIO 學習套件
* [Link] 基礎感測器學習套件
* [Link] 進階感測器學習套件
* [Link] 空氣盒子(PiM25)套件
* [Link] Win10 開發套件
* [Link]  智慧開關套件
* [Link] Linux Driver 學習套件

《無線/IoT》
* [Link] RFID/NFC 門禁系統
* [Link] LoRa IoT 閘道器套件
* [Link] 生理資訊監控 IoT(藍牙)
* [Link] 毫米波人流/熱點監控(mmWave)
* [Link] 5G 行動寬頻人才培育計畫(物聯網平台 Raspberry Pi)

《相機/影像處理》
* [Link] 特色相機改裝套件
* [Link]  寵物小車套件
* [Link] 自控機器手臂套件
* [Link] 小鴨車套件(Duckietown)

《人工智慧》
* [Link] 驢車套件(Donkey Car)
* [Link] Google AIY Vision Kit
* [Link] Intel 神經運算棒
* [Link] Google USB 加速器

《語音/訊號處理》
* [Link]  智慧音箱套件
* [Link] Google AIY Voice Kit

[產品] Google USB Accelerator | 人工智慧 | USB加速器 | Edge TPU | 邊緣運算

Google USB Accelerator 可以馬上讓您的 Linux 系統具有高速的人工智慧。例如,執行最先進的深度學習模型 MobileNet v2 可達到 100+ FPS。相較於 Intel Movidius 神經運算棒,Google USB Accelerator 支援 USB 3.0,整體設計也較為輕便。

支援多項 TensorFlow Lite 模型,包括 MobileNet V1/V2,MobileNet SSD V1/V2,還有 Inception 等,然後編譯為在 USB 加速器上執行。

《特色》
* 使用 Google Edge TPU ML 加速器。
* 使用 USB 3.0 Type-C 界面。
* 支援 Debian Linux(包括 Raspberry Pi)。
* 支援 TensorFlow lite

《規格》

ML accelerator: Google Edge TPU coprocessor
Connector: USB Type-C* (data/power)
Dimensions: 65 mm x 30 mm

《文件》
* [規格書] USB Accelerator datasheet

《教學》
* [教學] Get started with the USB Accelerator
* [教學] BUILD A TEACHABLE MACHINE WITH Google USB ACCELERATOR
* [教學] Hands-on with the Google USB Accelerator
* [評測] Google Edge TPU vs NVIDIA Jetson Nano: A quick deep dive into EdgeAI performance

《安裝 Edge TPU runtime 和 Python library》

cd ~/
wget https://dl.google.com/coral/edgetpu_api/edgetpu_api_latest.tar.gz -O edgetpu_api.tar.gz --trust-server-names
tar xzf edgetpu_api.tar.gz
cd edgetpu_api
bash ./install.sh

$3,320 

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[產品] Google Dev Board | Edge TPU | TensorFlow | 人工智慧 | 人工智能

Google Dev Board 是一款單板電腦(SBC),帶有可移動的模組化系統(SOM),包含 eMMC,SOC,無線射頻和 Google 的 Edge TPU。非常適合需要快速將機器學習佈署到物聯網設備和其他嵌入式系統。

SOM 基於 NXP 的 iMX8M SOC,但其獨特的功能來自 Edge TPU 處理器。Edge TPU 是由 Google 設計的小型 ASIC,可提供低功耗的高性能 ML 推理。 例如,它可以以執行最先進的移動視覺模型,例如100+fps的MobileNet v2。

Google Dev Board 定位為邊緣運算開發板,是相對於需要強大運算利的「中央」的雲端伺服器。此一「邊緣」指的是計算能力教弱,例如行動通訊基地台、環境監控感測器等終端設備。這樣的開發板有助於分擔雲端伺服器的負荷,並降低處理資料的延遲。

《特色》
* 支援 TensorFlow Lite
* 可快速的將雛型產品擴展到量產品。
* 已包含完整系統。
* 支援 Python、C++

《規格》

Edge TPU Module
CPU NXP i.MX 8M SOC (quad Cortex-A53; Cortex-M4F)
RAM 1 GB LPDDR4
Dimensions 48mm x 40mm x 5mm
Flash memory 8 GB eMMC
ML accelerator Google Edge TPU coprocessor
GPU Integrated GC7000 Lite Graphics
Wireless Wi-Fi 2×2 MIMO (802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz) Bluetooth 4.1

Baseboard
Flash memory MicroSD slot
USB Type-C OTG Type-C power Type-A 3.0 host Micro-B serial console
Video HDMI 2.0a (full size) 39-pin FFC connector for MIPI-DSI display (4-lane); 24-pin FFC connector for MIPI-CSI2 camera (4-lane)
LAN Gigabit Ethernet port
Dimensions 88 mm x 60 mm x 24mm
Power 5V DC (USB Type-C)
Audio 3.5mm audio jack (CTIA compliant) Digital PDM microphone (x2); 2.54mm 4-pin terminal for stereo speakers
GPIO 3.3V power rail 40 – 255 ohms programmable impedance ~82 mA max current

《文件》
* Datasheet
* Pre-compiled models
* Edge TPU Model Compiler
* Frequently asked questions

《教學》
* [教學] Get started guide
* [教學] Hands on with the Google Dev Board

$5700 

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