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Visión general del sensor Sentry2

Visión general

El sensor de visión de la serie Sentry2 es un dispositivo de reconocimiento de imágenes utilizado en la enseñanza de la inteligencia artificial y en diversas competiciones de robótica. Incorpora el procesador K210 de Canna Technology y su núcleo de red neuronal KPU ofrece un potente rendimiento de reconocimiento de imágenes, lo que le permite manejar diversos algoritmos de reconocimiento de imágenes sin conexión, como "Color", "Línea", "Caras", "Código QR", "Tarjeta", etc. Se comunica con el control principal a través de UART o I2C. El Sentry2 está equipado con una pantalla LCD de alta definición de 1,3 pulgadas con visión completa, que muestra imágenes y resultados de reconocimiento en tiempo real para facilitar su uso y depuración.

Aspecto del Sentry2

Sentry2 es compatible con las principales placas de desarrollo educativo, como Arduino, Micro:bit. STEAMakers y micro:STEAMakers. Funciona con la plataforma de programación gráfica MakeCode y con editores de código como Arduino IDE, BXY y Thonny. También está soportado por MicroBlocks y STEAMakersBlocks.

El soporte oficial incluye una variedad de bibliotecas de controladores que satisfacen plenamente las necesidades educativas y de competiciones de IA en escuelas primarias y secundarias. También es adecuado para que estudiantes o creadores diseñen sus propios proyectos de visión artificial.

Sentry2 está equipado con un chip ESP8285 programable que se puede utilizar para implementar aplicaciones relacionadas con Wi-Fi, como la carga de imágenes y el reconocimiento de imágenes basado en la nube.

Sentry2 es compatible con el modo SentryMV, que permite recopilar datos, entrenar modelos algorítmicos e invocar modelos entrenados por el usuario a través de programas escritos en Python.

Según las diferencias en el hardware y los algoritmos, Sentry2 se divide en dos versiones: la edición para consumidores (marcada con una C de Consumer) y la edición para empresas (marcada con una E de Enterprise).

Posibles áreas de aplicación

  • Educación en inteligencia artificial.
  • Educación STEAM.
  • Competiciones de robótica.
  • Trabajos de creadores.
  • Proyectos de fin de carrera (TFGs).
  • Proyectos de posgrado (Masters, tesinas y tesis doctorales)
  • Juguetes inteligentes.
  • Aplicaciones industriales y comerciales específicas.