Amazfit Smart Chip with Python

We have been messing around with the Amazfit Smart Chip 2 and now you can use a simple Python library to access its basic features: chip information, steps and orientation (well, kind of :D). We are still working on it, but its very promising!

Here is the link to a recipe for using it: Amazfit 2 Dynamic Core: Integration with Python

Realizing the Lucas Kanade motion estimation algorithm on Xilinx ZC702 board for Full HD real-time video analysis

Eduardo Serrano (eduardo.serrano@uclm.es) and Jesús Barba (jesus.barba@uclm.es)
School of Computer Science
University of Castilla-La Mancha, Spain
23/03/2018 (updated 04/10/2018)

Introduction

The goal of this tutorial is to develop a video application on a Xilinx’s ZynQ SoC (System-on-Chip) that performs real-time processing of a Full HD video stream. The application chosen for this tutorial is the Lucas Kanade motion estimation algorithm, a well known optical flow analysis method in computer vision.

For this demo, the Digilent’s FMC-HDMI board has been used to feed the system with an Full HD input video stream at a rate of 60 fps. The ZC702 version of the Xilinx’s ZynQ SoC is responsible for the processing of the input video stream, comparing two consecutive frames, and displaying the result through the built-in HDMI output port.

This tutorial is the first of a series of publication aimed to provide the non-experience FPGA designer with the necessary background to develop computer vision applications using Xilinx’s FPGA technology.

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Endpoint nRF24 con IDM

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El transceiver nRF24L01 es un módulo de comunicaciones muy conocido en el mundo de Arduino y los makers, común en aplicaciones de radio-control y drones. En esta entrada, veremos como interconectar un dispositivo WiFi (un smartphone) con un Arduino que emplea este transceiver (un Mowayduino), usando IDM y los endpoints de nRF24.

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El papel de la tecnología de lógica reconfigurable como respuesta a los retos del Internet de las Cosas

En los últimos años, el denominado Internet de las Cosas (IoT, de sus siglas en inglés) se ha consolidado como una de las tecnologías que revolucionará nuestra vida cotidiana en un horizonte no muy lejano. Según diferentes estudios, se estima que más de 26 mil millones de dispositivos en 2020 se encuentren conectados a la red de redes, gracias a los avances en conectividad y ancho de banda, capacidad de procesamiento con reducido consumo y baterías.

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Ecosistemas regionales: ¿Es el ámbito regional el más adecuado para fomentar la innovación?

En los últimos años, las políticas europeas han planteado como objetivo el necesario impulso a la innovación, como vehículo para el desarrollo de tejido productivo, el aumento de la competitividad y, en suma, el crecimiento económico y social. Sin embargo, se ha demostrado que hay muchos factores que deben tenerse en cuenta a la hora de valorar una realidad, la de los ecosistemas de innovación, que, sin querer ser pesimistas, lo cierto es que está resultando esquiva con las expectativas y potencial que podrían presumirse.

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