HUSKYLENS ™
Sensor de visión artificial, inteligente, pequeño, de fácil manejo, ideal para proyectos STEAM
HuskyLens es un sensor de Visión Artificial fácil de usar. Puede aprender a detectar objetos, caras y colores simplemente haciendo clic. Cuanto más aprende, más inteligente es. La adopción del chip IA de nueva generación permite a HuskyLens detectar rostros a 30 imagenes por segundo. HuskyLens puede conectarse a Arduino, Raspberry Pi, LattePanda o micro: bit, y hacer sus proyectos muy creativos sin tener que desarrollar algoritmos complejos.
HuskyLens pretende ser la cámara de IA más simple. Ya viene de fabrica con muchos tipos de algoritmos de procesamiento de imágenes integrados.
Puede cambiar varios algoritmos presionando los botones. Con un simple clic, HuskyLens comenzará a aprender nuevos objetos. Después de eso, Huskylens puede detectarlos. Para jugar con él, conecta HuskyLens a tu placa controladora y realiza tus proyectos.
Además, HuskyLens lleva una pantalla de 2.0 pulgadas, ¡lo que ves es lo que obtienes! No es necesario usar una PC para finalizar el ajuste de parámetros.
Áreas de aplicación para STEAM
Educación AI
HuskyLens es una poderosa herramienta de educación de inteligencia artificial, que proporciona una manera más fácil para que los profesores enseñen tecnologías básicas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático y el reconocimiento visual.
Tiene un clasificador de red neuronal profundo incorporado para ayudar a los estudiantes a comprender el principio del algoritmo con hasta 1,000 clases de imágenes y experimentar el proceso de aprendizaje automático de datos etiquetados. Mediante el uso de la función de "aprendizaje" para personalizar la biblioteca de modelos, los estudiantes pueden completar varias aplicaciones de reconocimiento visual de IA, como el reconocimiento facial, el seguimiento de objetos y el reconocimiento de etiquetas.
Construcción de prototipos
HuskyLens aporta muchas posibilidades para aplicarlas a nuestras ideas. A través de la interfaz UART/I2C, HuskyLens puede conectarse a placas de control convencionales como Arduino, Raspberry Pi, LattePanda, micro: bit, etc., y los resultados de salida se pueden procesar directamente en la placa de control, logrando una conexión de hardware perfecta.
Se pueden crear proyectos creativos combinándolos con módulos de expansión. Conectado con el módulo IoT, se puede hacer un sistema de control de acceso inteligente y un alimentador automático de mascotas; conectado con un robot robot, se puede simular un sistema de conducción autónoma; y los alumnos y usuarios también pueden hacer aplicaciones de bricolaje para satisfacer necesidades de la vida real, como clasificador de residuos, termómetros de seguimiento automático, etc.
Desarrollos de "Arte Interactivo"
HuskyLens amplía los límites del arte. Al utilizar tecnologías de aprendizaje automático para reconocer gestos, rostros y posturas, podría realizar muchos modos interactivos, como el control interactivo de gestos, juegos somáticos, etc. Al integrarse con la experiencia multisensorial, como música, luces y fragancias, se pueden crear obras de arte multimedia más interactivas, inmersivas e inteligentes, que rompen la frontera entre el mundo virtual y el real, permitiendo un mundo artístico lleno de imaginación.
Nota: Se ha usado documentación e imágenes del fabricante y distribuidores.
Su precio: 49,50 € en Bricogeek, 56,28 € en Amazon, en DFRobot 44,90 $
He aquí una sencilla aplicación de la cámara Huskylens de DFRobot aplicada para controlar un sencillo brazo robótico gobernado por un servo.
LINK al Articulo Completo: https://community.dfrobot.com/makelog-308332.html
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgKrd-IcNfvjiHLgpFwOgxUkyxKlsOtEYG7owgWoEHSBs0dnMLSZw-u5M7RDDWyQvR8qO-_6BolJU4MbD5oiMJwYq3lsmLgVg_f1MJ29REnZ6tyaz8XNBvTn0dj-yOlJHRu2iROoghOEmcM/s640/camara3.png)
Este seria el montaje con la tarjeta Arduino
En este caso se ha realizado la aplicación con la tarjeta Arduino. De las distintas posibilidades que tiene la camara se ha elegido la de reconocimiento de rostros, de tal manera que en la parte visual se ha establecido un juego con tres rostros ID1. ID2 e ID3 que se establecen de una forma determinada (vertices de un triángulo). Estando fijas dos de las imágenes y movieno la otra se calcula el ángulo que forma con el vértice de la imágen y ese mismo ángulo se pasa como parámetro al control de un servo.
Sencillos cálculos para obtener el ángulo de giro del servo
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgqbiPYoFXPh6nOeHsyhL6SsPhYyNkNOgmADwzTLlQANxXwooHKwABZDk_7RVbbiTHQMnMPTxerM346oV95ZG9k4UqFy8ggAXEH2DWaj5Y21dDVSBfSyVu6KuKRwaQYjJutBG6MBqBEs1Nd/w416-h258/camara2.png)
En la imagen de muestra el sencillo procedimiento de simulación del brazo.
Fuente de la información y las imágenes: https://community.dfrobot.com/makelog-308332.html
Mi trabajo de evaluación del la Huskylens AQUÍ
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