U078-D

M5Stack
170-U078-D
U078-D

Gam.:

Aprašymas:
Fotoaparatai ir fotoaparatų moduliai Is a high-efficiency AI recognition module using Sigmstar SSD202D

ECAD modelis:
Atsisiųskite nemokamą Library Loader, kad galėtumėte konvertuoti šį failą darbui su ECAD įrankiu. Sužinokite daugiau apie ECAD Modelį.

Prieinamumas

Turime sandėlyje:
0

Taip pat galite pirkti šį produktą kaip sandėlyje neesančią prekę.

Pagal užsakymą:
19
Tikėtina 2026-02-18
Gamintojo numatytas pristatymo laikas
10
Savaičių Apytikriai apskaičiuotas gamybos laikas gamykloje, jei dalių kiekis didesnis nei nurodyta.
Min. 1   Užsakoma po 1
Vieneto kaina:
-,-- €
Plėt. Kaina:
-,-- €
Numatomas Įkainis:
Šis Produktas Siunčiamas NEMOKAMAI

Kainodara (EUR)

Qty. Vieneto kaina
Plėt. Kaina
64,50 € 64,50 €

Produkto Požymis Atributo vertė Pasirinkite Požymį
M5Stack
Gaminio kategorija: Fotoaparatai ir fotoaparatų moduliai
RoHS:  
Camera Modules
AI Cameras
UART, USB
high-efficiency AI recognition module launched by M5Stack
5 V
0 C
+ 60 C
40 mm x 24 mm x 18.5 mm
Prekės Ženklas: M5Stack
Įdiegta RAM: 128 MB
Atminties tipas: DDR3
Darbinė Maitinimo Srovė: 500 mA
Serija: CAMERA
Gamyklinės pakuotės kiekis: 10
Subkategorija: Cameras & Accessories
Rasta produktų:
Norėdami rodyti panašius produktus, pažymėkite bent vieną langelį
Pasirinkite bent vieną žymimąjį langelį, kad būtų rodomi panašūs šios kategorijos produktai.
Pasirinkti atributai: 0

TARIC:
8525890000
USHTS:
8525895050
JPHTS:
852589000
ECCN:
5A992.C

UnitV2 AI Camera

M5Stack UnitV2 AI Camera is a stand-alone, Linux-based 1080p camera optimized for Edge Computing. The UnitV2 AI Camera is powered by an onboard Arm Cortex-A7 Dual-Core 1.2GHz SoC (System-on-Chip) and includes 128MB DDR3 memory, 512MB NAND Flash, 2.4GHz Wi-Fi®, and an integrated cooling fan. The UnitV2 integrates multiple ready-to-use AI recognition applications, such as Face Recognition, Object Tracking, Color Tracker, Shape Detector, and Barcode Detector. A built-in USB LAN allows it to easily connect to a PC, automatically establishing a network connection. The UnitV2 can also be connected and debugged via Wi-Fi.