Raspberry Ai
I 10 migliori prodotti di aprile 2025
Ultimo aggiornamento:
27 aprile 2025
Raspberry Pi
Raspberry Pi AI Camera
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99
QUALITÀ MASSIMA
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#1 VINCITORE
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Sensore: 12.3 megapixel Sony IMX500 Intelligent Vision Sensor con acceleratore di rete neurale.
Dimensioni del sensore: 7,857 mm.
Dimensione pixel: 1,55 μm × 1,55 μm.
Risoluzione massima: 4056 x 3040 pixel.
Campo visivo (FOV): 78,3° (±3°) con messa a fuoco regolabile manuale/eccanica.
100,34 € SU AMAZON
Raspberry Pi
Raspberry Pi Kit AI
13% Sconto
98
QUALITÀ MASSIMA
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#2
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Contiene un acceleratore di inferenza della rete neurale capace di 13 tera-operazioni al secondo (TOPS)
Completamente integrato nello stack software della fotocamera di Raspberry Pi
Il cuscinetto termico premontato tra il modulo e HAT+ diffonde il calore tra i componenti, migliorando le prestazioni
Conforme alle specifiche Raspberry Pi HAT+
Fornito con intestazione impilabile da 16 mm, distanziatori e viti per consentire il montaggio su Raspberry Pi 5 con Raspberry Pi Active Cooler in posizione
107,49 € SU AMAZON
Raspberry Pi
Raspberry Pi Camera Module 3
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QUALITÀ OTTIMA
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#3
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Sensore Sony IMX708 da 12 megapixel con attuatore di messa a fuoco controllato da I2C.
Campo visivo diagonale di 75°
Compatibile con tutti i computer Raspberry Pi con porta CSI.
Viene fornito con un cavo standard per fotocamera che ti permetterà di collegarlo alla porta della fotocamera su una dimensione completa Raspberry Pi.
42,90 € SU AMAZON
Raspberry Pi
Raspberry Pi 5 8GB Quad-Core ARMA76 (64 Bits - 2,4 GHz)
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92
QUALITÀ OTTIMA
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#4
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Processore quad-core ARMA76 (64 bit - 2,4 GHz) °GPU VideoCore VII 800 MHz integrata °Prestazioni da 2 a 3 volte superiori rispetto alla versione 4
Resa grafica notevolmente migliorata ° Micro-SD ad alta velocità ° Visualizza 2x 4K-60 fps contemporaneamente
2x USB 3.0 5GBps ° 2 connettori MIPI DSI/CSI a 4 vie
Nuove caratteristiche : ¤ Tasto ON/OFF ¤ Porta PCIe 2.0 ¤ Connettore RTC integrato
Modifica : ^ Alimentazione CC 5 V/5 A tramite USB-C ^ Ventola altamente raccomandata per Pi5"
98,51 € SU AMAZON
Geekworm
Geekworm X1005 Dual NVMe SSD Shield Bottom for Raspberry Pi 5, supports Hailo-8 AI Accelerator
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83
QUALITÀ AFFIDABILE
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#5
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【Compatibility】Raspberry Pi 5 Dual NVMe Hat only compatible with Raspberry Pi 5, Model: X1005
【Support Dual M2 NVMe SSD with multiple length】Support M.2 KEY-M NVMe SSD 2230/2242/2260/2280 length installation. Comes with SSD copper pillar for 2230/2242/2260 SSD installation
【 Raspberry Pi 5 AI Hat Extension】 Supports Hailo AI acceleration module built around the Hailo-8L chip from Raspberry Pi AI Kit
【 Support NVMe Boot】 Supports NVMe boot with eeprom 2024/05/17 and later version
【How to Power】 5Vdc +/-5% power via GPIO pin header and FFC, converted to 3.3V max 3A to power the SSD; Recommend to use Geekworm PD 27W power adapter (ASIN:B0CP8SRXSC) or (ASIN:B0CZCZF2QV)
【Packing List】1 x X1015 PCIe Peripheral Board, 2x 40mm PCIe FFC Cable(One as backup), 1x GPIO Header, 1x Screws Pack (Note: not include Raspberry Pi 5, SSD, TF card or power adapter.)
【Matching Case (NOT include)】Refer to P580-V2 Case (ASIN: B0D99HVX3C). NOT compatible with P580!
40,00 € SU AMAZON
Geekworm
Geekworm X1015 PCIe to M.2 NVMe SSD Shield Support Hailo-8 AI Acceleratore per Raspberry Pi 5
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QUALITÀ BUONA
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#6
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Compatibilità: Raspberry Pi 5 NVMe Hat compatibile solo con Raspberry Pi 5, modello: X1015
【 Multiple M2 NVMe SSD supportato】Supporto M.2 KEY-M NVMe SSD 2230/2242/2260/2280. Comes with SSD copper per installazione SSD 2230/2242/2260.
【 Raspberry Pi 5 AI Hat Extension】 Supporta il modulo di accelerazione Hailo AI costruito intorno al chip Hailo-8L dal kit Raspberry Pi AI.
Modalità di alimentazione: 5 Vdc +/-5% di potenza tramite pin header GPIO e FFC, convertito a 3,3 V max 3 A per alimentare l'SSD; si consiglia di utilizzare l'adattatore di alimentazione Geekworm PD 27 W (ASIN: B0CP8SRXSC) o (ASIN: B0CZCZF2QV)
Contenuto della confezione: 1 scheda periferica PCIe X1015, 2 cavi PCIe FFC da 40 mm (uno come backup), 1 intestazione GPIO, 1 confezione di viti (nota: non include Raspberry Pi 5, SSD, TF card o adattatore di alimentazione)
【Matching Case (NOT included)】Refer to P579 Metal Case (ASIN: B0CRB3DT5M), or P579 Case with official Active Cooler (ASIN: B0CT4P893Q), or P579 with H501 Active Coolr (ASIN: B0D5LCJQZ5)
18,00 € SU AMAZON
Yahboom
Yahboom Raspberry Pi5-4GB AI Manipulator Kit DIY Programming Artificial Intelligence Robot Kit Tracked Chassis Autopilot OpenCV|MediaPipe (Transbot SE without Pi)
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QUALITÀ BUONA
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#7
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★Raspberry Pi includes temperature control expansion board, 64GTF card, card reader Jetson Nano includes M.2 wireless network card, radiator, 64G U disk 【Programmable AI Vision Robot Kit】Transbot SE crawler robot is a professional programming kit for entry-level ROS system and vision development. Equipped with Jetson Nano 4GB SUB/Raspberry Pi5 (4GB), it is simple and fast to operate and easy to teach. Deep Learning for AI with Python and C. (motherboard optional)
【AI Function Combination】 The crawler robot arm robot kit is rich in functions, equipped with a Moveit robot arm, which can realize face recognition, QR code scanning, collision detection, and gesture recognition. It has functions such as tracking, automatic driving, fixed-point or multi-vehicle control, and platooning. With remote control handle control, deep play and easy control.
【Professional hardware】 Transbot SE tank-type robot has a high-end aluminum alloy crawler chassis, a two-degree-of-freedom high-definition camera, a 520 powerful encoding motor, an intelligent steering gear and a Yahboom professional robot 4WD expansion board, which can cope with various complex grounds and can be stable and Easy pass. Users can follow the video instructions to complete the assembly. It's an educational and birthday gift that improves teamwork skills in teens.
【Rich Programming Tutorials】 Bring you a full set of learning framework, related tools, firmware, control software and source code provided by Yahboom. Take you from the basics to understand the Transbot SE robot. You can carry out secondary development based on the existing code to make your own self-driving robot car.
【Reliable Customer Service】Yahboom robot kit products are sold to North America, Europe, South America, Asia, and are widely recognized and supported by customers. Our professional, reliable and timely technical support services. If you encounter difficulties in learning the product or AI vision programming program, please contact us. Trust Yahboom to be your programming partner.
249,99 € SU AMAZON
Waveshare
Waveshare IMX219-160 Camera for Raspberry Pi 5/Pi 4/CM5/CM4/Pi Zero (Require Additional FPC Cable, Not Included), 8MP, FOV 160°, Also for Jetson Nano/RDK X3/VisionFive2 Motherboards
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78
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#8
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Supports Jetson Nano Developer Kit and Compute Module 3/3+; 8 Megapixels Sensor: IMX219 Resolution: 3280 × 2464
CMOS size: 1/4inch Aperture (F): 2.35 Focal Length: 3.15mm Angle of View (diagonal): 160 degree
Distortion: <14.3% Lens dimensions: 25mm × 24mm
4 screw holes. Used for attachment. Provides 3.3V power output
Combined with the Jetson Nano AI computer, this camera suits for AI projects such as: Face recognition Road mark detection License plate recognition
28,99 € SU AMAZON
Google Coral
Google Coral Coprocessore USB Edge TPU ML Accelerator per Raspberry Pi e Altri Computer integrati a Scheda Singola
75
QUALITÀ BUONA
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#9
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Specifiche: Arm 32-bit Cortex-M0+ microprocessore (MCU): fino a 32 MHz max 16 KB memoria flash con connessioni ECC 2 KB RAM: porta USB 3.1 (Gen 1) e cavo (SuperSpeed, 5Gb/s velocità di trasferimento)
Caratteristiche: Google Edge TPU ML coprocessore accelerazione, USB 3.0 Type-C femmina, supporta Debian Linux per ospitare CPU, i modelli sono costruiti con TensorFlow Supporta MobileNet e architetture Inception attraverso architetture personalizzate sono possibili. Compatibile con Google Cloud
Specifiche: braccio 32-bit Cortex-M0+ Microprocessore (MCU): Fino a 32 MHz max 16 KB Memoria Flash con ECC 2 KB RAM: USB 3.1 (gen 1) porta e cavo (SuperSpeed, 5Gb/s velocità di trasferimento)
Caratteristiche: Google Edge TPU ML acceleratore coprocessore, USB 3.0 presa di tipo C, Supporta Debian Linux su CPU host, I modelli sono costruiti utilizzando TensorFlow. Sono possibili architetture MobileNet e Inception completamente supportate tramite architetture personalizzate. Compatibile con Google Cloud.
Caratteristiche: Google Edge TPU ML acceleratore coprocessore, USB 3.0 presa di tipo C, Supporta Debian Linux su CPU host, I modelli sono costruiti utilizzando TensorFlow. Sono possibili architetture MobileNet e Inception tramite architetture personalizzate. Compatibile con Google Cloud.
89,00 € SU AMAZON
Gblazeproductions
AI Raspberrys
68
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#10
ai raspberry
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#1 VINCITORE
