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OAK-D-S2

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OAK-D-S2

OAK-D-S2

OAK-D-S2是OAK-D的紧凑版,功能、性能、镜头与OAK-D一样,但尺寸更小、质量更轻,可应用在空间有限、对质量有要求的场景。另外,与OAK-D相比,OAK-D-S2没有5V电源孔。

SKU: TB0018 分类: 标签: ,

描述

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-S2是Series 2系列的产品,Serials 2系列产品是将VPU(Myriad X)直接放在电路板上,而不是放在SoM上。这使得产品更小,更轻。这款OAK产品结合了深度感知,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。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)和BNO086 IMU 以及USB3接口,您可以在普通计算机,树莓派和其他流行的嵌入式主机上通过usb接口访问OAK。产品测试详情>>

产品特点

  • 1200万高像素RGB摄像头
  • 全局快门双目深度摄像头
  • BNO086 IMU或BMI270 IMU
  • 体积小巧、重量轻
  • 1.4T的AI算力
  • 4K H.265推流
  • 厘米级测量精度
  • H264、h.265、mjpeg- 4k/30fps, 1080p/60fps编码。
  • 计算机视觉:通过ImageManip节点进行翘曲/扭曲、调整大小、裁剪、边缘检测特征跟踪。你也可以运行自定义的CV功能
  • 立体深度感知:具有过滤、后处理RGB-深度对齐高可配置性
  • 物体追踪:通过ObjectTracker节点进行2D和3D追踪。
  • 低功耗高算力的人工智能推理加速,兼容几乎所有主流神经网络边缘端加速。
  • OpenCV开源图像算法加速功能,支持多种高分辨率,高FPS视觉传感器接入,支持多传感器数据并行处理。
  • 板载AI功能:实时3D检测、特征追踪、OCR、人脸识别、边缘检测、人体骨骼、语义分割等
  • 支持的平台和语言:Windows10、Ubuntu、树莓派、linux、macOS、Jetson、Python、C++、ROS、Android(需depthai≥2.16.0)。
  • 支持的框架和神经网络:OpenVINO、Kaldi、Caffe、ONNX、MXNe、TensorFlow、Pytorch、MobileNetv2SSD、Deeplabv3+、YOLOv3/v4/v5等等。

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
智能工业
工业智能化
机器人
机器人无人机
安防监控
安防监控
医疗大健康
医疗大健康
智能驾驶
智能驾驶
编程教育
编程教育
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包装内容

  • 一台OAK-D-S2相机
  • 一根1米Type-C线

常见问题

Q:深度效果如何?
A:参考


 

技术参数

官方Datasheet文档:查看

镜头参数

参数 RGB相机 双目相机
图像传感器(Sensor) IMX378 OV9282
DFOV / HFOV / VFOV 81°D / 69°H / 55°V 89° D/ 80° H/ 55°V
分辨率 12MP (4032×3040) 1MP (1280×800)
最大帧率 60 FPS 120 FPS
焦距(EFL) 4.81 2.35
光圈(F.NO) 1.8 ±5% 2.0 ±5%
对焦范围 AF:8cm – ∞

FF:50cm – ∞

FF:19.6cm – ∞
镜头尺寸 1/2.3” 1/4”
像素大小 1.55µm x 1.55µm 3µm x3µm
快门 卷帘快门 全局快门

RVC2性能

RVC2是Robotics Vision Core 2的缩写,也是OAK相机的核心。

深度感知

  • 双目深度传感器基线:7.5厘米(即左右相机之间的距离)。最小和最大的深度感知取决于相机的FOV、分辨率和基线,更多信息请查看这里
  • 推荐测距范围:0.7~12m。(理论最远测距可达到35m,30米实测误差约在6%到10%左右。)最小深度:~20cm(400P,扩展),~35cm(400P或800P,扩展),~70cm(800P)。
  • 参考精度:<2%误差@低于4m,<4%误差@4m~7m,<6%误差@7m~10m。

其他参数

  • 接口:USB3.0
  • 功耗:2.5W~3W
  • 尺寸:97×29.5×23.1mm
  • 重量:91g
  • 电路板型号:DM9098
  • 工作温度:-20度~60度
  • BNO086(介绍查看参数)或BMI270(查看参数


 

文档资料

硬件下载

  • 外壳、电路板模型step文件:查看

使用文档


 

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