OAK-D-Lite
OAK-D-Lite
Description
产品介绍
OAK是OpenCV官方指定的深度视觉+人工智能开发套件。了解更多>>
OAK-D-Lite是轻量级3D AI深度相机，结合了深度感知，目标检测（神经推理）和目标跟踪，并以简单易用的Python API来帮助您实现这些功能。这款OAK包括三个机载摄像头（一颗4k/30fps彩色摄像头，两颗黑白双目摄像头）以及USB3.2 Gen1 接口，你可以在普通计算机，树莓派和其他流行的嵌入式主机上通过usb接口访问OAK。
RVC2 AI芯片组
RVC2简介
RVC2是第二代应用于OAK 3D AI相机的AI芯片组，第二代的OAK设备均内置预搭载RVC2 AI芯片组。RVC2主要由两个预封装组件组成：
- 针对特定SOC进行微调的DepthAI功能；
- 极低功耗的高性能SoC及其所有支持电路设计（包含高性能散热模组、PCB等）
RVC2性能
- 4T边缘算力（1.4T可用于AI）
- 支持多种AI 模型，甚至内置自定义架构AI模型（需转换）
- 编码：H.264，H.265，MJPEG – 4K/30FPS， 1080P/60FPS
- 机器视觉：通过ImageManip节点进行畸变/去畸变、重构大小、裁剪、边缘检测、特征追踪、甚至运行自定义的CV 函数；
- 目标检测与追踪：内嵌节点完成2D 与 3D追踪；
- 低功耗高算力的AI加速推理，兼容几乎所有主流神经网络边缘端加速；
- 板载边缘AI：实时的高性能3D 检测、特征追踪、OCR、AI识别、边缘检测、骨骼模型检测、语义分割等；
- 支持的语言和平台：Windows10、Ubuntu、树莓派、linux、macOS、Jetson、Python、C++、ROS、Android等（需depthai≥V2.16.0）；
- 支持的框架和神经网络：OpenVINO、Kaldi、Caffe、ONNX、MXNe、TensorFlow、Pytorch、MobileNetv2SSD、Deeplabv3+、YOLOv3及以上等；
RVC2功耗
RVC2芯片组自身最大功耗大约4.5W，主要由集成到RVC2的SOC和芯片自身占用；
CAM_TEST硬件检测小程序
获取地址：CAM_TEST.EXE
支持型号：所有机型（除ToF外)
使用说明：
- 选择相机镜头（支持多个同时启动）和镜头属性（mono一般指代双目）
- 为所选的镜头设定分辨率
- 检查所选的相机IP或ID
- 点击“连接”
应用场景
- 工业智能化/自动化
- 机器人、无人机
- 安防监控
- 智能驾驶
- 医疗大健康
- 编程教育
包装内容
- 一台OAK-D-Lite相机
常见问题
1. Lite的深度效果怎么样？
答：基于传统算法的效果可参考下图。（来自用户实测）
2. Lite与OAK-D区别是什么？
在硬件上Lite没有IMU，OAK-D有；Lite与OAK-D所用的三个镜头模组不同，但角度差别不大。在精度上，Lite没有OAK-D精度高。
