OAK-D-S2-POE, 12MP, 4 TOPS, OpenCV AI-Maschinensehkit, Tiefenmessung, Bilderkennung
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Produktinformationen "OAK-D-S2-POE, 12MP, 4 TOPS, OpenCV AI-Maschinensehkit, Tiefenmessung, Bilderkennung"
Tiefenmessung / Bilderkennung & Lokalisierung / Sicherheits- & Überwachung Intelligentes Fahren / Robotik / Gigabit-Ethernet / PoE-Unterstützung / Objektverfolgung / IP65
OAK ist eine eingebettete, hochleistungsfähige 3D-AI+CV-Plattform, die aus einem Open-Source-Hardware-, Firmware- und Software-Ökosystem besteht und eine vollständige und einsatzbereite eingebettete 3D-AI + hardwarebeschleunigte Computer Vision bietet.
Der OAK-D-S2-POE kombiniert Tiefenwahrnehmung, Objekterkennung (neuronale Schlussfolgerung) und Objektverfolgung und kann Ihnen helfen, diese Funktionen mit einer einfachen und benutzerfreundlichen Python-API zu realisieren. An Bord befinden sich drei Kameras (eine 4K/30fps RGB-Kamera und zwei mono binokulare Kameras) sowie ein IMU. Mit einer IP65-Industriestaub- und wasserdichten Zertifizierung kann er sowohl drinnen als auch draußen eingesetzt werden. Der integrierte PoE-Anschluss (für 802.3af-konforme PoE-Stromversorgung und GigE-Konnektivität) macht ihn zu einer intelligenten Netzwerk-IP-Kamera mit Tiefenblick.
Dieses Produkt ist die Series 2-Version des OAK-D-POE. Der Hauptunterschied besteht darin, dass dieses Produkt kleiner und leichter ist.
Wahrnehmen der realen 3D-Welt und Verleihen von Augenpaaren an Roboter
Echtzeit-Datenverarbeitung auf dem Chip, geringe Leistungsanforderungen an den Host
Kantenerkennung
Merkmalsverfolgung
Ausführen von neuronalen Netzwerkmodellen direkt auf dem Gerät und Unterstützung eigener Modelle für OAK
Objekterkennung
Semantische Segmentierung
OCR
Haltungs-Erkennung
Unterstützt fast alle gängigen Plattformen, Programmiersprachen und neuronalen Netzwerk-Frameworks (Das offizielle OpenCV AI Kit plant die Unterstützung von Java und befindet sich in der Entwicklung)
Der Kernchip mit 4 TOPS Rechenleistung verfügt über integrierte Funktionen wie Tiefenmessung, Beschleunigung der neuronalen Netzwerk-Inferenz und OpenCV-Bildverarbeitungsbeschleunigung. Die Entwicklungsumgebung kann mit einem Klick installiert werden, und sie verfügt über Open-Source-Hardware ähnlich wie Raspberry Pi, massiven Anwendungsfallbibliotheken und kostenlose industrietaugliche vortrainierte neuronale Netzwerkmodelle, sodass Sie Ihre eigenen Produkte schnell entwickeln können.
Entlastete CPUDie Verarbeitung von künstlicher Intelligenz und Tiefenblick auf OAK kann auf dem Chip abgeschlossen werden, ohne dass der Host involviert ist.
Einfache EntwicklungEs dauert weniger als 30 Sekunden, um die 3D-AI-Funktion von OAK auszuführen.
Open-Source-ÖkosystemHardware und Software von OAK sind Open-Source, sodass Benutzer Prototypen entwickeln und Lösungen mit geringem Risiko produzieren können.
Der OAK bietet bis zu 4 TOPS Rechenleistung, 10-mal so viel wie OpenMV, 40-mal so viel wie Raspberry Pi 4B
| Parameter | RGB-Kamera | Binokulare Kamera |
|---|---|---|
| Sensor | IMX378 | OV9282 |
| FOV | 81°D / 69°H / 55°V | 89°D / 80°H / 55°V |
| Auflösung | 12MP (4032×3040) | 1MP (1280×800) |
| Max. FPS | 60 FPS | 120 FPS |
| Brennweite | 4,81 mm | 2,35 mm |
| Blende | 1,8 ±5% | 2,0 ±5% |
| Fokusbereich | AF: 8 cm ~ ∞ (Standard-Lieferumfang)FF: 50 cm ~ ∞ (bei Bedarf kontaktieren Sie bitte unseren Kundenservice) | FF: 19,6 cm ~ ∞ |
| Objektivgröße | 1/2,3″ | 1/4″ |
| Verzerrung | < 1,0% | < 1,5% |
| Pixelgröße | 1,55 µm × 1,55 µm | 3 µm × 3 µm |
| Verschluss | Rollend | Global |
| Wasserdichtigkeitsgrad | IP65 |
|---|---|
| TIEFENMESSBEREICH | 0,7~12 m (Die theoretische Messdistanz kann 35 m erreichen, mit einem tatsächlichen Messfehler von ca. 6 % bis 10 % bei 30 m)Mindesttiefe: ~20 cm (400P und erweitert), ~35 cm (400P oder 800P, erweitert), ~70 cm (800P) |
| TIEFENKAMERA | 1MP, Global Shutter |
| Referenzgenauigkeit | <2% Fehler @unter 4m<4% Fehler @4m~7m<6% Fehler @7m~10m |
| RGB-KAMERA | 12MP |
| MAX. BILDFREQUENZ | 60 fps (RGB), 120 fps (Tiefe) |
| AI-CHIP | Intel Myriad X 4 TOPS Rechenleistung |
| VIDEO-DATENSTROM | 4K 30 fps H.265 Datenstrom |
| ANSCHLUSS | Gigabit-Ethernet-Anschluss mit integriertem 802.3af PoE-Schaltkreis |
| UNTERSTÜTZTE NN-PLATTFORM | Alle Plattformen |
| STROMVERBRAUCH | 3W ~ 3,5W |
| ENTWICKLUNGSSPRACHE | Python, C++ |
| GEHÄUSE | Matt poliertes Metallgehäuse |
| GEWICHT | 184 g |
| Abmessungen | 111 × 40 × 31,3 (mm) |
* Ressourcen für verschiedene Produkte können variieren, bitte überprüfen Sie die Wiki-Seite, um die tatsächlich bereitgestellten Ressourcen zu bestätigen.
| Modell | OAK-D-Lite | OAK-D | OAK-D-S2 | OAK-D-Pro | OAK-D-POE | OAK-D-S2-POE |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IMU | - | Unterstützung | ||||
| RGB-KAMERA | 13MP (4208×3120) | 12MP (4032×3040) | ||||
| Binokulare Tiefenkamera | 480P (640×480) | 1MP (1280×800) | ||||
| FOV (RGB) | 81°D / 69°H /54°V | 81°D/ 69°H / 55°V | ||||
| FOV (Tiefe) | 86° D/ 73° H/58°V | 89°D/ 80° H/ 55°V | 82°D/ 72° H/ 50°V | 89°D/ 80° H/ 55°V | ||
| IR-empfindlich | - | Unterstützung | - | |||
| Tiefentechnologie | Binokulare Vision | Strukturiertes Licht + Binokulare Vision | Binokulare Vision | |||
| Tiefengenauigkeit | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel | ||
| ANSCHLUSS | USB Typ C | PoE | ||||
| Wasserdichtigkeitsgrad | - | IP67 | IP65 | |||
Lieferumfang
- OAK-D-S2-POE x1
- Netzwerkkabel x1
- Staubfreie Reinigungstuch x1
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