【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。


<== 購買全部硬體加課程($20,000)

<== 自備 FLIR,購買硬體加課程($9,500)

[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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