Raspberry Pi AI Kit

Raspberry Pi AI Kit — это комплект для создания локальных ИИ‑приложений на базе Raspberry Pi без необходимости пользоваться облачными сервисами. Подходит для распознавания изображений, объектов, людей, жестов и других задач машинного зрения прямо «на краю» (edge AI).

- Состав комплекта:
  - HAT‑плата с нейропроцессором (NPU)  
    Обеспечивает аппаратное ускорение ИИ‑моделей, многократно повышая скорость обработки по сравнению с обычным CPU.

  - Камера (Raspberry Pi / совместимая)  
    Позволяет получать видеопоток для задач компьютерного зрения: детекция объектов, трекинг, классификация и т.д.

  - Монтажные элементы и разъёмы  
    Для удобного подключения к плате Raspberry Pi и быстрой сборки рабочего прототипа.

- Ключевые особенности:
  - Аппаратное ускорение ИИ  
    • Ускорение выполнения нейросетевых моделей (например, на базе TensorFlow Lite, ONNX и др.)  
    • Обработка видео и изображений в реальном времени при низком энергопотреблении.

  - Работа на устройстве (on‑device AI)  
    • Все данные обрабатываются локально — повышенная конфиденциальность и независимость от интернета.  
    • Подходит для автономных систем, умных камер, роботов и промышленных решений.

  - Интеграция с Raspberry Pi  
    • Совместимость с актуальными моделями Raspberry Pi (включая Raspberry Pi 5 / 4, см. список совместимости у производителя).  
    • Поддержка через официальные библиотеки и SDK, примеры проектов и документация.

- Применение:
  - Системы видеонаблюдения и безопасности с интеллектуальным анализом.  
  - Робототехника и автономные платформы с распознаванием окружающей среды.  
  - Умный дом: детекция присутствия, распознавание событий, автоматизация.  
  - Промышленные и коммерческие решения: подсчёт людей, контроль качества, мониторинг.  
  - Обучение и прототипирование в области машинного зрения и edge‑AI.

Raspberry Pi AI Kit — это удобный стартовый набор для тех, кто хочет добавить искусственный интеллект и компьютерное зрение к своим проектам на Raspberry Pi, сохраняя компактность и энергоэффективность системы.