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| https://www.monotaro.com/p/6865/6598/ | 2026/05/21 03:22:51 |
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Seeed Studio
SenseCAP Watcher W1-B(白色ケース版) |
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| 特長： |
よりスマートな空間にするフィジカルAIエージェント ・話しかけて何を監視するかを伝えると、指定したイベントが発生したときに通知してくれます。Push to TalkやSenseCraftアプリから簡単にコマンドを送信できます。 ・デバイス上でAIモデルを実行し、人やペットなどさまざまなものを検出します。ただし、最も優れた機能はLLMとの統合です。LLMを活用することで指定したイベントを正確にキャプチャします。つまり、単純なターゲット検出だけでなく、動作とステータスを徹底的に分析してくれます。 ・指定したイベントを検知すると、音声でターゲットと会話してくれます。 ・ターゲットイベントを検出すると、SenseCraftアプリでメッセージを発信したり、LEDを点滅させたりといったさまざまなアクションをトリガーします。ホームアシスタントなどのIoTプラットフォームに接続したり、任意のGroveセンサーを接続することも可能です。この柔軟性により、さまざまなデータソースを統合して、分析と適切なアクションを実行します。例えば、部屋の温度を検出してそれに応じてエアコンを調整するようなアプリケーションを構築することや、エアコンの設定温度を現在の服装に合わせて変更することなども可能です。 ・独自のモードでユーザーのコマンドに適応し、ユーザーの指示を聞いてから、指定されたスペースを保護するために監視モードに切り替わります。さらに、独自の感情をアップロードして、独自の個性を与えることができます。PNGファイルを用意して、数秒以内にWatcher にアップロードしてください。 ・SenseCAP Watcherはオープンソースなので、その仕組みを理解するためのアクセス権が与えられます。 SenseCAP WatcherのバックボーンはSenseCraftソフトウェアスイートで、Watcherの設定、コマンドの解釈、LLMへのアクセスに使用されます。したがって、すべてがプライベートに保存されて実行されるため、モデルとデータがパブリックLLMやパブリッククラウドにストリーミングされることはありません。SenseCraftは、Windows/MacOS/Linuxで実行できます。SenseCraftにはLLMが含まれているため、コンピュータには次のような特定のパフォーマンス基準が必要です。 ・Windowsの場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Windows11 ・Macの場合 グラフィックカード：Apple M1 16GB、RAM：16GB、ストレージ：20GB、OS：Sonoma ・Linux(arm64)の場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Ubuntu 20.04 |
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| その他： | 【MCU】ESP32-S3 @240MHz 8MB PSRAM |
| マイクロホン： | シングルマイク |
| ディスプレイ： | 1.45インチ、412×412ピクセル、タッチスクリーン |
| ホイール： | 上下スクロールとボタンをサポート |
| スピーカー： | 1W スピーカー出力 |
| LED： | 表示用LED ×1 |
| スロット： | 最大32GBのFAT32 microSDカードをサポート |
| アンテナ： | Wi-FiおよびBLEアンテナ内蔵 |
| プロセッサー： | 【内蔵AI】Himax HX6538 (Cortex M55 + Ethos-U55) |
| RoHS指令(10物質対応)： | 対応 |
| Bluetooth： | 【LE】Bluetooth 5 |
| カメラ仕様： | OV5647 120° FOV、固定焦点3メートル |
| Wi-Fi： | IEEE 802.11b/g/n準拠、2.4GHz帯、無線通信距離：最大100m (オープンスペーステスト) |
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