Kit de démarrage Seeed Studio Grove pour Azure IOT Edge avec Raspberry Pi 3 B+

Le kit de démarrage Grove pour Azure IoT Edge est un effort commun développé par Microsoft et Seeed Studio. Le kit intègre le service Azure IoT Edge et le jeu d'outils modulaires prêts à l'emploi le plus populaire de SeeedStudio - Grove, vise à aider les développeurs à get démarrés rapidement et commodément avec Azure IoT Edge. Azure IoT Edge est un service entièrement géré qui fournit l'intelligence de Cloud localement, avec Azure IoT Edge, vous pouvez déployer et exécuter de manière transparente l'intelligence artificielle, les services Azure, et la logique personnalisée directement sur les dispositifs de IoT inter-plate-forme d'un petit Raspberry Pi à de grandes machines industrielles. Et gérez-le de manière centralisée dans le Cloud avec la sécurité de Microsoft. Le kit comprend le dernier Raspberry Pi 3 B+ à exécuter Edge, 4 modules Grove bien sélectionnés qui agissent comme capteurs, affichage et actionneur. Il y a également un 4-Mic Pi Hat et un Raspberry Pi Camera Module dans ce kit, qui apporte plus de possibilités aux applications telles que la reconnaissance de visage et de vision, la reconnaissance vocale, et le LUIS etc. avec les services cognitifs de Microsoft. De plus, le kit comprend également une carte SD de 16 Go avec une image Raspbian préconfigurée pour offrir une expérience hors de la boîte aux utilisateurs.

Trois scénarios à démarrer
Moniteur d'environnement - Lorsqu'il est déployé sur un appareil, le code du projet de capteur de température recueille les données de température et barométriques du capteur de température Raspberry Pi et les envoie à un concentrateur Azure IoT.
Classification d'image - Lorsqu'il est déployé sur un périphérique, le code du projet classificateur d'image capture la vidéo de la caméra Raspberry Pi, envoie les images de la vidéo à un module AI exécutant la classification d'image, affiche les résultats sur l'affichage OLED et envoie les résultats à un concentrateur Azure IoT.
Reconnaissance vocale - Lorsqu'il est déployé sur un appareil, le code du projet de reconnaissance vocale capture l'audio du microphone Raspberry Pi, utilise un module AI pour reconnaître la parole et déterminer l'intention, répond avec une réponse appropriée sur l'affichage OLED et envoie les résultats à un concentrateur Azure IoT.