U078-D

M5Stack
170-U078-D
U078-D

Mfr.:

Paglalarawan:
Cameras & Camera Modules Is a high-efficiency AI recognition module using Sigmstar SSD202D

ECAD Model:
I-download ang libreng Library Loader para i-convert ang file na ito para sa iyong ECAD Tool. Matuto nang higit pa tungkol sa ECAD Model.

May Stock: 6

Stock:
6
Maaaring Ipadala Agad
Inoorder:
20
Inaasahan 2/18/2026
Lead-Time ng Pabrika:
10
(na) Linggo Tinatayang oras ng paggawa sa pabrika para sa mga bilang na mas marami kaysa ipinakita.
Minimum: 1   Mga Multiple: 1
Presyo ng Unit:
₱-.--
Ext. Presyo:
₱-.--
Est. Taripa:
LIBRENG Ipapadala ang Produktong Ito

Presyo (PHP)

Dami Presyo ng Unit
Ext. Presyo
₱4,350.00 ₱4,350.00

Katangian ng Produkto Value ng Attribute Pumili ng Attribute
M5Stack
Kategorya ng Produkto: Mga Camera at Camera Module
RoHS:  
Camera Modules
AI Cameras
UART, USB
high-efficiency AI recognition module launched by M5Stack
5 V
0 C
+ 60 C
40 mm x 24 mm x 18.5 mm
Brand: M5Stack
Naka-install na RAM: 128 MB
Uri ng Memory: DDR3
Supply Current ng Pagpapatakbo: 500 mA
Series: CAMERA
Dami ng Pack ng Pabrika: 10
Subcategory: Cameras & Accessories
Nahanap na mga produkto:
Para maipakita ang mga katulad na produkto, pumili ng kahit na isang checkbox man lang
Pumili ng kahit isang checkbox sa itaas para magpakita ng katulad na produkto sa kategoryang ito.
Mga Piniling Attribute: 0

USHTS:
8525895050
JPHTS:
852589000
TARIC:
8525890000
ECCN:
5A992.C

UnitV2 AI Camera

M5Stack UnitV2 AI Camera is a stand-alone, Linux-based 1080p camera optimized for Edge Computing. The UnitV2 AI Camera is powered by an onboard Arm Cortex-A7 Dual-Core 1.2GHz SoC (System-on-Chip) and includes 128MB DDR3 memory, 512MB NAND Flash, 2.4GHz Wi-Fi®, and an integrated cooling fan. The UnitV2 integrates multiple ready-to-use AI recognition applications, such as Face Recognition, Object Tracking, Color Tracker, Shape Detector, and Barcode Detector. A built-in USB LAN allows it to easily connect to a PC, automatically establishing a network connection. The UnitV2 can also be connected and debugged via Wi-Fi.