Realsense与英伟达Jetson的结合体?这款专注3D目标定位识别的AI深度相机凭什么在国外大火?

Realsense与英伟达Jetson的结合体?这款专注3D目标定位识别的AI深度相机凭什么在国外大火?

3D目标定位结合目标识别技术难点在哪?

3D定位技术随着双目深度视觉、TOF光、结构光、激光雷达、毫米波雷达等相关传感器技术,以及slam定位建图技术的发展,有了非常大的进步。如intel realsence系列的深度和激光雷达传感器,在机器人无人机领域都有了非常广泛的应用。

realsense

目标识别技术随着深度学习技术的普及和推广,以及围绕深度学习推理加速的一些边缘计算平台的算力提升,也得到了广泛应用。如NVIDIA jetson系列、海思系列产品等。

但是随着无人驾驶、高端制造、机器人、无人机、VR /AR等行业快速发展,需要同时对目标进行定位、识别、对环境进行建图和语义分割,这就需要将视觉目标识别和3D定位技术进行融合,类似于人眼感知世界的方式。我们要求的目标识别不再拘泥于2D像素级别的平面坐标推理,而是能够做到对于3D物理世界的物体进行识别、定位。

3D目标定位

我们目前的主流3D目标定位产品,能够知道物体的位置、表面结构,但是不能识别这是什么,就像盲人摸象。而基于2D平面目标分类识别的产品,能够识别到像素图像世界里的目标,但是无法把它放到3维世界,就像纸上谈兵。如果用户自己将3D目标定位和目标识别做到一起需要硬件,软件,算法开发工程师做很多开发、整合、适配、优化工作,难度可想而知。

OAK的出现解决了这些难点

为了解决这个行业痛点,OAK-D系列产品应运而生,并在诞生之初即获得全球6500+用户的喜爱

专注3D目标定位识别

OAK主打3D立体神经网路推理,把深度相机传感器、AI神经网络推理功能整合到了一起。在真实的3维世界里做神经网络推理!

OAK深度视觉+目标识别
立体神经网络推理
深度视觉+语义分割

开源的生态环境

OAK的所有3D算法,海量神经网络推理模型都已经封装成了API接口,具有简单易用的大量开源demo程序。硬件除了芯片最小系统SOM核心板,其他全部开源。用户不但可以在OAK-D现有产品和海量demo的基础上快速验证自己的产品,还可以根据开源的硬件电路和结构件,重新设计自己的产品。

新生的产品活力

目前OAK的产品系列很全面,可以满足各行各业的需求。查看OAK产品>> 查看行业应用>>

我们将于2022年推出的深度相机和结构光结合的3D目标定位识别相机OAK-D-PRO,将定位精度提高到了亚毫米级别。满足近距离高精度定位识别需求,如自动化焊接机器人,零件表面缺陷的定位识别标定等。

焊接机器人逐步取代工厂焊工提升制造业价值_九德智能装备

另一款于明年推出的OAK-D-PRO-W-DEV深度相机在OAK-D-PRO的基础上增加了150°鱼眼相机的功能,满足机器人导航的VIO、SLAM的需求。

OAK VIO

我们也为OAK增加的tof传感器,进一步增加了OAK系列产品的深度测量适应场景和测量精度。

让开发变得简单

在软件上,我们设计了一键安装的开发者开发环境。让开发者一键安装开发环境,和大量程序代码。操作文档>>

我们也为OAK的开发者准备了大量的预训练好的神经网络模型和课程。

并且我们具有人性化的学习社群,OAK中国人工智能俱乐部,有问必答,工程师随时会给与答疑,让开发者在学习OAK的路上不再孤单!

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