Raspberry Pi
The everything computer. Optimised. With 2–3× the speed of the previous generation, and featuring silicon designed in‑house for the best possible performance, we’ve redefined the Raspberry Pi experience. Find out more Computing for everybodyFrom industries large and small, to the kitchen table tinkerer, to the classroom coder, we make computing accessible and affordable for everybody. Buy Raspberr
Japanese Raspberry Pi Users Group
はじめに こんにちは、tnishinagaです。 今回はRP1のJTAGデバッグ方法を見つけたので、ご紹介します。 注意 本記事ではRP1が想定していない操作を行うため、本内容の実施によりRP1含めRaspberry Pi 5が故障する可能性があります。 十分ご注意の上、実施される際は自己責任のもとでお願いします。 要約 RP1のJTAGは基板裏面のJ19やテストパッドから出ている なひたふさんの調査結果より http://nahitafu.cocolog-nifty.com/nahitafu/2023/12/post-8c634b.html RP1のCortex-M3コアのJTAG TAPは隠しコマンドを送ると出てくる overview in english RP1 JTAG port exporsed from J19 or test pads on the back of the P
Raspberry Pi 5日本販売開始 - あっきぃ日誌
きたぜきたぜ www.raspi.jp 在庫チェッカーにも登録したので合わせてどうぞ。 shrimp.marokun.net どちらのリセーラーもアクセサリをいろいろ用意していますが、スイッチサイエンスさんはPimoroniのPiBowとNVMe BASEも取り扱いを開始していたので、特にNVMeで遊びたい人はスイッチさんのほうが素早くスタートできるかもしれませんね。ただ、どちらとも電源が未発売なので、3A供給で足りるのかは不明です。たりなさそう〜。 Pi 5っぽい過去ブログを貼っておくわね。 Pi 5っぽいブログ www.raspi.jp www.raspi.jp www.raspi.jp akkiesoft.hatenablog.jp akkiesoft.hatenablog.jp akkiesoft.hatenablog.jp akkiesoft.hatenablog.jp akki
なぜRaspberry Pi 5の電源は5V5Aなのか？
Raspberry Pi 5（ラズパイ5）は5V5Aという特殊な電源を要求しています。 いまどきのミニPCやシングルボードコンピュータ（SBC)ではUSB PD（USB Power Delivery）給電が主流です。 なぜラズパイ5の電源が5V5Aという特殊仕様になってしまったのか、理由を考察します。 SBCの電源事情 スマートフォンの充電やSBCに使われるUSB電源アダプターの場合、出力電流は最大3A程度です。 電流を増やすよりも電圧を上げたほうが合理的なため、デフォルトの5Vに加えて、9V/15V/20Vといった出力電圧がUSB PD規格で用意されています。 たとえばRaspberry Pi 4Bの業務用代替機として発売されたROCK4SEは、USB PDの9V2A、12V2A給電に対応しています。 また、高性能な次世代SBCとして発売されたROCK5Bは、USB PDの9V2A、12
Raspberry Pi 5 の SoC は、Broadcom BCM2712 - Vengineerの戯言
はじめに Raspberry Pi 5のアナウンスがありました。 www.raspberrypi.com Boardcom BCM2712 Boardcom BCM2712 (16nm)、Raspberry Pi 4 の BCM2711 は 28nm Cortex-A76 x 4@2.4GHz : Cortex-A72@1.5GHzから動作周波数は50%程度アップ！ Cache : L2 512KB x 4 Cores, L3 2MB VideoCore VII Dual 4K@60 HDMI 4Kp60 HEVC decoder Dual-band 802.11ac Wifi Bluetooth 5.0 / BLE PCIe Gen 2.0 x1 (拡張ポート) PCIe Gen 2.0 x4でRP1と接続 RP1 なる I/O Controller も搭載 2 x USB 3.0 po
Raspberry Pi はじめての初期セットアップ(2022/04/04版)
はじめに 本記事では、購入したRaspberry Piの基本的なセットアップ方法について記載いたします。IoTや電子制御などに興味を持たれ、Raspberry Piを購入しては見たものの、何から手をつければ良いか分からず、困っている方も多いのではないでしょうか。 パソコンを使用するためには、Windowsなどのオペレーティングシステム(OS)が必要になることはご存じと思います。同じようにRaspberry Piを動作させるためには、Raspberry Pi OSなどのOSが必要になります。Raspberry Piでは、OSがインストールされたmicroSDカードをパソコン等を使用して事前に作成し、Raspberry Piに取り付けることにより使用できるようになります。（このmicroSDカードは、パソコンのHDDやSSDのようなものと考えていただければ良いと思います。）その他、画面を表示す
【2024年最新版】OSインストールから初期設定まで｜ラズベリーパイ セットアップ手順のすべて | sozorablog
ラズベリーパイを買ったら、避けては通れないのが初期設定。ラズパイは普通のパソコンのように、電源をつないですぐに起動できるわけではありません。取説も付いていないため、何から始めたら良いのか分からない方も多いはずです。
Raspberry Pi 4 スタートガイド、セットアップと初期設定
Raspberry Pi 4 modelB（ラズベリーパイ）を買ってから、最初に読んで欲しいスタートガイドです。はじめての人向けです。簡易的なデスクトップPCのように、Raspberry Pi とPCモニターで操作する準備と設定についてご紹介しています。 Raspberry Piの使い方は色々と選択肢はありますが、この記事のように使う方法を基本として使ってみてください。 動作に必要な物 Raspberry Pi は基板だけで販売しています。恐らく、初めてならばセット商品で購入した人も多いでしょう。 動作させるために必要な物は次の通りです。 Raspberry Pi(ラズベリーパイ)本体基板 ← 単体販売ではこれだけUSB接続の電源アダプターとケーブルmicroHDMI-HDMIケーブル表示用のPCモニターmicroSDカードキーボードマウスモデルに合った専用ケース セット商品ならPCモニタ
SwitchScience
地震や土砂災害、海上輸送の影響で一部地域に配送遅延が出ている可能性があります。心当たりのある地域にお住まいの方は、こちらから詳細をご確認ください。
週間中ロボ112 RaspberryPi Model４B のACアダプターについて - 中野島ロボット
はじめに ラズベリーパイとは小さなワンボードコンピュータですが、Model 4Bになってすごい演算パワーになっています。PCが無くてもこれ一つでロボットの設計から３Dプリンタでの機体の印刷、プログラム開発すべてが可能になるくらいの性能があります。 RaspberryPi Model４BのACアダプタについて ＲＰｉ４には５V 、２．５A以上の電源が推奨されています。なのでRaspberryPi ４用のACアダプタは、５V、 ３A（つまり消費電力は１５W）のものが売られています。ＲＰｉ４の本体だけなら通常作業中は３〜５W程度で、CPUに負荷を１００％とかけた場合で最大７W程度でした。なので普通にディスクトップPCとして使う場合には５V、２A程度のACアダプターがあれば問題ありません。５V、１．６Aのものでは時々低電圧警告が画面の左上に出る場合がありました。 ではなぜ ５V、３A以上のACア
Raspberry Pi 4 Model Bが発表されました！
こんにちは、satoです。日本時間の2019年6月24日のお昼過ぎにRaspberry Pi 4 Model Bが発表されましたね！ 弊社でもRaspberry Piを組み込んだロボットを発売していますので、新しいRaspberry Piとなれば気になる話題です。今回は Raspberry Pi 4の新機能Raspberry Pi 4 Model BとRaspberry Pi 3 Model B+とスペック上の違いラズベリーパイ財団のサイトに載っていたFAQの日本語版 の3つについてまとめてみます。 正確な情報については公式サイトをご確認ください 。 以下がラズベリーパイ財団のブログの該当エントリです。
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？ - Qiita
1. はじめに 世の中にはDeepLearningの学習済みモデルを公開してくださっている方がたくさんいらっしゃいます。本記事は、そのうちのいくつかをラズパイ４で動かしてみて、いったいどれくらいの速度で動くのかを検証したものです。 計測対象モデルとして、Mediapipe および TensorFlow.js、TensorFlow Lite models で公開されている学習済みモデルを利用させて頂きました。またモデル実行フレームワークとしては、モバイル向けに整備が進む TensorFlow Lite (C++) を用いました。 計測にあたっては、公開されているモデルをそのまま動かすだけでなく、一般的な高速化手法である下記の２手法を両方試し、その効果も計測しました。 [1] モデルをint8量子化する方法 演算精度に多少目をつぶる代わりに、NEON等のSIMD演算器による並列処理の並列度をさ
電子回路の回路図エディタ Fritzing を試してみた - Qiita
ゆえあってラズベリーパイを始めるきっかけを頂きました。 で、ラズパイ始めてみた記事も追って公開したいと思うのですが今回は手始めにFritzingについて書いてみたいと思います。 ご存知の方も多いとは思いますがFritzingはブレッドボード、電子回路、プリント基板の3種類で同じ回路の記述ができます。 合わせて、関連するプログラムコードを記述する機能もあります。 まずはここからダウンロードします。 寄付の意思表示する必要があります。 Donationとは日本語で寄付。指定の金額をpaypalで寄付できるようです。 今回寄付をしない場合は「No Donation」をチェックして「Download」をクリックします。 次のページで使用中のOS環境を選択すると、対応のパッケージがダウンロードできます。 私はウインドウズ環境で試しました。（他の環境の方は展開方法が違ってくるかもしれません。） ダウン
Raspberry Piで最強の防犯カメラを作ってみる（動画記録・配信、動体検知・Line通知、顔検知・顔認証、Alexa搭載）[1/6]
はじめに ６ヶ月間の育児休業を取って、育児＆家事に専念しているnaka-kazzです。我が家では、防犯のために玄関に防犯カメラを置いています。しかし、この防犯カメラ、スマホアプリを通じて動画を見たり動体検知をすることはできるのですが、独自のプロトコルを使っていて、他の機器との連携がいまいちです。そこで今回は、Raspberry Piを使って、最強の防犯カメラを自作してみます。 やりたいこと 最終的にやりたいことは、以下の５つの機能を持つ「最強の防犯カメラ」を作ることです。機能①〜機能③は、市販されている多くの防犯カメラでも持っている機能ですが、機能④や機能⑤の顔認証機能を持つ監視カメラはまだ多くないと思います。 機能①.動画を24時間撮影し、カメラ本体に動画で記録する 機能②.動画をWebブラウザや他の機器から参照できるようにライブ配信する 機能③.動体を検知したら、静止画をLineに通知
![Raspberry Piで最強の防犯カメラを作ってみる（動画記録・配信、動体検知・Line通知、顔検知・顔認証、Alexa搭載）[1/6]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0d383061677315dc20ef38e8cb3722dd1ae42df0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.smarthome-diy.info%2Fblog%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F04%2Fcamera-4782910_1280.jpg)
《日経Robotics》ラズパイGPUで深層学習推論を高速化、異色の精鋭集団Idein（後編）
この記事は日経Robotics 有料購読者向けの過去記事の再掲載ですが 『日経Robotics デジタル版（電子版）』のサービス開始を記念して、特別に誰でも閲覧できるようにしています。 ラズパイ（Raspberry Pi）の全機種に、初代Xbox並みの処理性能を持ったGPUが標準搭載されているのをご存じだろうか。このラズパイのGPUを使って、ディープラーニング推論を劇的に高速化する技術を開発したのが、日本のAIベンチャー、Idein（イデイン）だ。同社の創業経緯を紹介した前編に続き、後編では、同社がいかにしてラズパイGPUでの高速化を実現したか、技術の詳細を解説する。 ラズパイ全機種に標準搭載されているGPU「VideoCore」のリファレンスマニュアルをチップ製造元の米Broadcom社が公開していたとはいえ、ソフト開発ツールなどについてはBroadcom社は一切提供していない。そんな中
《日経Robotics》ラズパイGPUで深層学習推論を高速化、異色の精鋭集団Idein（前編）
このように米国の大手IT企業がこぞってディープラーニングの推論アクセラレータに注力する中、ある日本のスタートアップ企業が、世界的に異色の成果を上げた。 単価わずか500円ほどの市販のボードで、10フレーム/秒（fps）もの速度のディープラーニング推論を実現したのだ（図1）。2015年に創業した精鋭技術者の集団、Idein（イデイン）というベンチャーの成果である。 Ideinの技術は、完全なビデオレートまでは到達していないが、動画として十分スムーズといえる速度である。モバイル向けのディープニューラルネット「MobileNet v2」で1000クラスの分類タスクをこの速度で実現。既存技術と比べて、10倍ほどの高速化を達成した。 彼らが使ったのは「Raspberry Pi（ラズベリーパイ、略称、ラズパイ）」。教育用途などとして世界で累計1250万台以上もの出荷実績を持つ小型のCPUボードである。
Raspberry Pi 3 B+ ＆ PyTorchの深層学習で、カメラ映像内の複数物体をリアルタイム分類 - Qiita
Raspberry Pi 3 B+ ＆ PyTorchの深層学習で、カメラ映像内の複数物体をリアルタイム分類PythonOpenCVRaspberryPiDeepLearningPyTorch 大学の授業関係でラズパイ3B+とpicameraをゲット。暇なので、ラズパイに深層学習を用いた分類をさせてみようと思い立ちました。ただ、前もって撮った写真を分類させるのではなく、picameraからのリアルタイムの映像内の物体を分類させ、いい感じに表示させます。 学生レベルかもしれませんが、一部分でも参考になれば幸いです。 思い描いたこと 「固定されたpicameraの視野内に複数の私物を置くと、それをリアルタイムに分類し、表示する機能」をラズパイ内に作ってみようと思いました。 具体的には、背景差分（背景画像と変化した部分を抜き出す手法）で物体を抽出し、PyTorch [ﾊﾟｲﾄｰﾁ]（Keras,
RaspberryPi4にYOLOv3-Tinyを実装してリアルタイム画像認識をしながら物体を自動追尾するカメラを作ってみた - Qiita
RaspberryPi4にYOLOv3-Tinyを実装してリアルタイム画像認識をしながら物体を自動追尾するカメラを作ってみた画像処理RaspberryPiPython3画像認識YOLO 1. 背景 自宅前のゴミ捨て場がカラスに荒らされて嫌な思いをしたので、カラスを撃退するためのプロダクトを作ってGUGEN2019に応募しました。作品はコチラ:https://gugen.jp/entry2019/2019-080 この機能の一部であるRaspberryPiとYOLOを使った自動追尾カメラは、いろんなことに応用できると思うので、投稿してみました。 2. 準備するもの 今回作りたいのは物体を認識して画像を自動で追尾する自動追尾カメラになります。したがって、下記の構成が必要となります。 ・RaspberryPi：YOLOが実装されたもの ・カメラ：RaspberryPi用の純正カメラを使用 ・サー
Raspberry Pi、OpenFlow、Zodiac FXでSodtware Defined Network(SDN)を試してみる
最小コストでSDNハードウェアを試してみよう 本記事では、Software Defined Network（SDN）技術が通常ハイエンドデータセンター規模の機器が必要であるのに対し、Zodiac FX、Raspberry Pi、オープンソースOpenFlowコントローラといった比較的低コストで実現する方法について紹介しよう。 SDNとは？ SDNアーキテクチャの概要(出典: Wikimedia/Open Networking Foundation) 従来のネットワーク構築方法では、どこにパケットを転送しなければならないかの判断を行うコントロールプレーンは実際の転送を行う転送プレーンと厳密に統合されている。統合はネットワークにおけるハードウェアレベルで行われており、その複雑さはネットワーク全体に広がっていることを意味している。ネットワークのフローを調整したい場合は、多くのデバイスを設定しなけ
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