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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. CaptureCountobjectdetector en -teller op de Raspberry Pi 5 Spanningsreferentie met Arduino Pro Minilineariseer en kalibreer analoge ingangen FPGA’s voor beginnersvan MCU naar FPGA-programmering Update: STM32 Wireless Innovation Design Contest 2024 Bluetooth LE met MAUIbesturingsapps voor Android en co. Port Expander breakout-boardmeer I/O’s op je development board AI-specialistmachine learning met de Jetson Nano 2024: een AI-odysseeeen eerste verkenning van TensorFlow 262.144 manieren om Game of Life te spelenlezersproject in het kort Uit het leven gegrepende Chinese draak Draaien met die (DC-borstel)motor!voorbeeldprojecten uit de Elektor Motor Control Development Bundle ESP32/RS-232-adapterdraadloze verbinding voor klassieke meetinstrumenten Alle begin......gaat verder met de opamp Aanbevolen ESP-bibliotheken Piëzo-elektrische componentenvreemde onderdelen Slimme objecttellereenvoudige beeldherkenning met Edge Impulse Oplossingen voor de lastigste uitdagingen bij embedded ontwikkeling ESP32 Terminalhandheld met aanraakscherm Aan de slag met Zephyr RTOSkrachtig – maar lastig... Bekroonde ethiekeen vraaggesprek met Alexander Gerfer, CTO van Würth Elektronik eiSos, over het faciliteren van innovatie en bewust gedrag Project 2.0correcties, updates en brieven van lezers

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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Die Open-Source-Prozessorarchitektur RISC-V16 Boards und MCUs, die Sie kennen sollten Audio-Player mit FPGA und EqualizerTeil 1. Digitale Audiosignale mischen mit einem MKR Vidor 4000 von Arduino Laserkopf für Pico-basierte SanduhrZeichnen mit Licht Nehmen Sie teil am STM32 Edge AI Contest! Umweltüberwachung von Pflanzen mit mehreren SensorenDrahtlose Messung der Wasserversorgung und Lichtverhältnisse Maixduino: Automatischer KI-TüröffnerGesichtserkennung mit einer Kamera Embedded-Elektronik 2024KI wird die Branche neu definieren Ladungsbasiertes In-Memory Compute bei EnCharge AI KI-Inferencing bei 10-fach geringerer Leistungsaufnahme zu 20-fach geringeren Kosten Click-Board hilft bei der Entwicklung und dem Training von ML-Modellen für die Schwingungsanalyse Der Elektor Mini-WheelieEin Bausatz für einen selbstbalancierenden Roboter MCU, ich sehe dich!MCUViewer, ein Open-Source-Multiplattform-Debugging-Werkzeug USB-2.0-IsolatorGeräte galvanisch isoliert per USB verbinden Eingriff vor dem SchadenPredictive Maintenance in der Praxis SPoE - Elektromagnetische VerträglichkeitSingle-Pair mit Power-over-Ethernet im EMV-Fokus Retro-TechnikWie das Farbfernsehen eine neue Welt schuf EKG-MonitorMit Hexabitz-Modulen und einem STM32CubeMonitor Der Kampf um KI at the Edge HaLow erreicht Rekorddistanz von 16 km für WLAN bei 900 MHz Erster CHERI RISC-V-Embedded Chip und Early Access Programm Die dritte Generation der Waldbrandfrüherkennung nutzt Satellitenverbindungen Aus dem Leben gegriffenDie Qual der Wahl Aller Anfang......ist nicht schwer: Wir setzen die Filterung und Klangregelung fort. Riesen-LED-UhrNeuauflage eines Elektor-Klassikers Ein modularer Ansatz für die SensorprüfungDas Sensor Evaluation Board mit ESP32-S3 2025: Eine Odyssee in die KIDer Aufstieg der Basismodelle und ihre Rolle bei der Demokratisierung der KImocratizing AI Standalone MIDI-Synthesizer mit Raspberry PTeil 1: Eine Plattform für Edge-KI-Experimente vorbereiten Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe CPU, GPU, DSP, FPGA; ein universeller KI-RISC-V-Prozessor kann alles! CEO-Interview: Ventivas dünne und kühle Technologie Dual-Core-Programmierung beim Raspberry Pi PicoEinstieg in die Welt der parallelen Programmierung

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. petite caméra thermiqueréalisée avec un Arduino UNO mise à jour du projet #3 : compteur d'énergie basé sur l'ESP32intégration et test avec Home Assistant 2024 : l'odyssée de l'IAaméliorer la détection d'objets : intégration de techniques avancées Raspberry Pi se met à l'IAun nouveau kit comprenant un accélérateur IA matériel et un adaptateur M.2 HAT+ capteurs de stations météorologiqueslequel choisir ? Relevé des compteurs d'eau basé sur l'IA (1)intégrez votre ancien compteur dans l'IdO ! une alarme GSMun module GSM protège votre garage à distance optimisation et contrôle des appareils Thread à faible consommation d'énergiefaible consommation... peu d’effort ? sur le vifmontrez-moi là où ça fait mâle chambre à brouillard à faire soi-mêmevisualiser les rayonnements invisibles SparkFun Thing Plus Mattercarte de développement IdO polyvalente basée sur Matter Rétroéquipement IoTAdaptation des machines à interface RS232 à l'industrie 4.0 ajouter l’IoT grâce aux microcontrôleurs 8 bits la technologie au service du développement durableles avancées technologiques favorisent une utilisation plus efficace de l’énergie dans de nombreuses applications AWS pour Arduino et Cie. (1)utiliser AWS IoT ExpressLink en pratique détecteur de flux d'air Arduinoaucun capteur externe n'est nécessaire ! détecteur de fuite d'eauconnecté à l’Arduino Cloud le quartzdrôle de composant, la série enregistreur universel de données de jardinageun pas vers l’Intelligence Artificielle au Jardin. un générateur analogique 1 kHzondes sinusoïdales à faible distorsion Miletus : utiliser les applications Web hors ligneaccès aux fonctions de l’appareil et du système de la 4G à la 5Gest-ce une étape si facile à franchir ? démarrer en électronique…connexions symétriques

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Inhalt Projekte Pico-VoiceSprachverfremdung und Soundeffekte mit dem Raspberry Pi Pico Navi mit Vibrations-Feedback POV-Anzeige Impulsbreitenmodulation (PWM) mit dem Raspberry Pi Pico Verwendung von Wi-Fi mit dem Raspberry Pi Pico „Hello World“ vom Raspberry Pi Pico und RP2040Ein Blick auf den ersten Mikrocontroller der Raspberry Pi Foundation Einfacher Ein-Aus-Temperaturregler mit Raspberry-Pi-HAT Multitasking mit dem Raspberry PiBeispiel: Ampelsteuerung Das Raspberry-Pi-LinealSpaß mit einem Laufzeitsensor Puffer-Board für Raspberry Pi (Mk. 1)Nie wieder defekte I/O-Ports FM-Radio mit RDSEin HAT für den Raspberry Pi LoRa mit dem Raspberry Pi PicoViel Spaß mit MicroPython! Tutorials Qt für Raspberry Pi Raspberry Pi Pico Programmierungmit MicroPython und Thonny Raspberry Pi Full StackRPi und RF24 als Herzstück eines Sensornetzwerks Raspberry Pi – Bash-Befehle in der Übersicht Community Java auf dem Raspberry PiEin Interview mit Buch-Autor Frank Delporte Reviews Buchvorstellung: Raspberry Pi for Radio Amateurs Secure-Boot-Lösung für Raspberry PiViel Sicherheit zum vernünftigen Preis Review: SmartPi – Smartmeter-Erweiterung für Raspberry Pi Review: RPi-HAT Enviro+Umweltdaten messen mit Raspberry Pi und der HAT Enviro+ Review: Raspberry Pi 4Alles neu und doch gut? Schnelles 3,5“-Touch-Display für RPiMehr Leistung ohne Aufpreis

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Projekte mit Arduino Uno und Raspberry Pi In diesem Buch werden Anwendungen von Arduino Uno und Raspberry Pi 4 in praxisnahen Projekten auf Basis von CAN-Bus detailliert beschrieben. Durch den Einsatz von entweder Arduino Uno oder Raspberry Pi in Verbindung mit handelsüblichen CAN-Bus-Schnittstellenmodulen werden die Entwicklung, Fehlersuche und Fehlerbeseitigung sowie die Überprüfung von Projekten auf CAN-Bus-Basis erheblich erleichtert. Dieses Buch richtet sich an jeden, der mehr über den CAN-Bus lernen möchte und mit den Grundlagen der Elektronik vertraut ist. Hilfreich ist auch Erfahrung mit den Programmiersprachen C und Python sowie mit der Programmierung von Arduino Uno unter Verwendung seiner IDE und von Raspberry Pi zu haben. Das Buch ist eine nützliche Informationsquelle und ein Nachschlagewerk für jeden, der Antworten auf eine oder mehrere der folgenden Fragen sucht: Welche Bussysteme stehen für die Automobilindustrie zur Verfügung? Was sind die Grundprinzipien des CAN-Bus? Welche Arten von Frames (oder Datenpaketen) stehen in einem CAN-Bussystem zur Verfügung? Wie können Fehler in einem CAN-Bussystem erkannt werden, und wie zuverlässig ist ein CAN-Bussystem? Welche Arten von CAN-Bus-Controllern gibt es? Welches sind die Funktionsprinzipien des MCP2515 CAN-Bus-Controllers? Wie kann ich ein CAN-Bus-Projekt mit Arduino Uno realisieren? Wie kann ich Arduino oder Raspberry Pi CAN-Bus-Projekte mit 2 und 3 Knoten erstellen? Wie kann ich die Daten auf dem CAN-Bus analysieren? Wie kann ich ein CAN-Bus-Projekt mit Raspberry Pi ausführen?

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Contents Projects PicoVoiceVoice alienation and sound effects with the Raspberry Pi Pico Navigation with Vibration Feedback POV Display Pulse Width Modulation (PWM) with the Raspberry Pi Pico Wi-Fi with the Raspberry Pi Pico 'Hello World' from the Raspberry Pi Pico and RP2040A look at the Raspberry Pi Foundation’s first microcontroller Simple On-Off Temperature Controller with Raspberry Pi HAT Multitasking with the Raspberry PiShowcase: a traffic lights controller The Raspberry Pi Ruler GadgetFun with a time-of-flight sensor Raspberry Pi Buffer Board (Mk. 1)Never blow up the I/O again FM radio with RDSA top HAT project for the Raspberry Pi LoRa with the Raspberry Pi PicoFun with MicroPython! Tutorials Qt for the Raspberry Pi Raspberry Pi Pico Programmingwith MicroPython and Thonny Raspberry Pi Full StackRPi and RF24 at the heart of a sensor network Raspberry Pi Bash Command Cheat Sheet Community Java on the Raspberry PiAn interview with Frank Delporte Reviews Introducing the New Raspberry Pi Pico W, H, and WH Secure Boot Solution for Raspberry PiRetrofit security at a reasonable price Review: SmartPi – Smart Meter Extension for Raspberry Pi Review: The Enviro+ Raspberry Pi HATMeasuring environmental data with Raspberry Pi and the HAT Enviro+ Review: Meet the Raspberry Pi 4All new but still good? Raspberry Pi Gets a Fast 3.5' Touch DisplayMore power at no extra charge Book Launch: Raspberry Pi for Radio Amateurs

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USB-Logikanalysatoren am PC mit Arduino, Raspberry Pi und Co Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie in die Analyse moderner Protokolle von I²C, SPI, UART, RS-232, NeoPixel, WS28xx, HD44780 und 1-Wire ein. Anhand von zahlreichen Experimentierschaltungen mit dem Raspberry Pi Pico, Arduino Uno und dem Bus Pirate üben Sie die praxisnahe Anwendung gängiger USB-Logikanalysatoren ein. Alle in diesem Buch vorgestellten Experimentierschaltungen wurden vollständig getestet und sind funktionsfähig. Die notwendigen Programmlistings sind enthalten, es sind keine besonderen Programmier- oder Elektronikkenntnisse für diese Schaltungen notwendig. Es werden die Programmiersprachen MicroPython und C mit den Entwicklungsumgebungen Thonny und Arduino IDE eingesetzt. Dieses Buch verwendet mehrere Modelle flexibler und weit verbreiteter USB-Logikanalysatoren und zeigt die Stärken und Schwächen jeder Preisklasse. Sie werden kennenlernen, welche Kriterien für Ihre Arbeit wichtig sind und in der Lage sein, das für Sie passende Gerät zu finden. Egal ob Arduino, Raspberry Pi oder Raspberry Pi Pico: Die abgebildeten Beispielschaltungen ermöglichen einen schnellen Start in die Protokollanalyse und können auch als Grundlage für eigene weitere Experimente dienen. Sie werden alle wichtigen Begriffe und Zusammenhänge kennenlernen, eigene Experimente durchführen, selbstständig Protokolle analysieren und nach der Lektüre dieses Buches – im Bereich der digitalen Signale und Protokolle – ein umfassendes Wissen aufgebaut haben.

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Mit RPi-basierten Tools und Messgeräten Amateurfunkstationen bauen und programmieren Obwohl viele Funkamateure immer noch mit klassischer HF- und Mobilfunkausrüstung arbeiten, ist der Einsatz von Computern und digitalen Techniken inzwischen sehr beliebt. Heutzutage kann jeder für ca. 40 € einen Raspberry Pi-Computer kaufen und fast jede Amateurfunk-Software auf dem 'RPi' ausführen. Die RTL-SDR-Geräte sind bei Funkamateuren sehr beliebt, weil sie sehr preiswert sind und viele Funktionen bieten. Ein Basissystem kann aus einem USB-basierten RTL-SDR-Dongle mit einer geeigneten Antenne, einem RPi-Computer, einem USB-basierten externen Audio-Eingangs-/ Ausgangsadapter und einer auf dem RPi installierten Software bestehen. Mit einer solch einfachen Einrichtung ist es möglich, Signale von etwa 24 MHz bis über 1,7 GHz zu empfangen. Dieses Buch richtet sich an Funkamateure, die lernen wollen, wie man mit dem Raspberry Pi elektronische Projekte baut. Das Buch eignet sich für die gesamte Bandbreite von Anfängern bis hin zu alten Hasen im Amateurfunk. Die schrittweise Installation des Betriebssystems wird mit vielen Details zu den gängigsten Linux-Befehlen beschrieben. Einige Kenntnisse der Programmiersprache Python sind erforderlich, um die im Buch beschriebenen Projekte zu verstehen und zu bearbeiten. Zu den im Buch entwickelten Beispielprojekten gehören eine Stationsuhr, ein Signalgenerator, der Entwurf eines Transistorverstärkers, der Entwurf eines aktiven Filters, ein Morsezeichen-Übungsgerät, ein Frequenzzähler, ein HF-Meter und vieles mehr. Für jedes Projekt werden das Blockdiagramm, der Schaltplan und der vollständige Python-Quellcode angegeben, einschließlich der vollständigen Beschreibung der Projekte. Neben der umfassenden Behandlung von RTL-SDR für Amateurfunk fasst das Buch auch die Installations- und Gebrauchsanweisungen der folgenden Amateurfunkprogramme zusammen, die Sie auf ihrem Raspberry Pi ausführen können: TWCLOCK, Klog, Gpredict, FLDIGI, DIRE WOLF, xcwcp, QSSTV, LinPsk, Ham Clock, CHIRP, xastir und CQRLOG.

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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