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OAK-FFC-4P

OAK-FFC-4P

OAK-FFC-4P

OAK-FFC-4P属于分体式OAK相机,配置了RVC2边缘AI芯片组,同时可拼装最高4个镜头模组。(常规镜头模组List

用户可以根据实际项目需求,自行决定基线长度、镜头类型和视场角等技术方案,拥有更加宽广的成像选择。

OAK-FFC-4P可通过不同的自定义拼装方案实现硬同步360°全景成像拼接,无人机全项避障、多向深度测量、末端识别、VSLAM等技术应用,被广泛应用于移动AGV、无人机等终端产品上。

注:用户可以购买默认的两种搭配模组,也可以联系我们,说明你需要什么样的镜头模组搭配或需求,OAK中国将协助您完成镜头选型(OAK镜头模组通常不零售,谨防盗版)。

SKU: TB0014 分类:

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-FFC-4P属于分体式OAK,可以通过软排线接入4个独立的MIPI相机模块。从而根据用户需求,设置不同的安装基线距离,从而达到更远的深度测量距离,更精确的测量精度。产品测试详情>>

 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:

  1. 针对特定SOC进行微调的DepthAI功能;
  2. 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;

 

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-FFC-4P相机
  • 一根1米Type-C线
  • 四个电源转换头
  • 四个带FFC软排线的镜头模组(定制)

技术参数

深度感知

  • 双目深度传感器基线:自定义(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
  • 扩展意味着StereoDepth节点启用了扩展视差模式,更多信息在这里
  • 最小可感知距离 (800P) = 882.5 * baseline / 95
  • 最小可感知距离 (400P) = 441.25 * baseline / 95
  • 最小可感知距离 (800P,启用了扩展视差模式) = 882.5 * baseline / 190
  • 最小可感知距离 (400P,启用了扩展视差模式) = max(441.25 * baseline / 190, 19.6)
  • 最大可感知距离= baseline/2 * tan((90 - 71.9/1280) * PI/180),更多信息在这里

产品特点

  • 可自定义基线
  • 支持连接4个相机,2个2-lane MIPI接口,2个4-lane MIPI接口
  • BNO086 IMU查看参数
  • 2.5W平均功耗

其他参数

  • 接口:USB2.0/3.0
  • 功耗:2.5W~3W
  • 尺寸:62×38×22mm(PCBA和散热片)
  • 重量:41g(PCBA和散热片)
  • 工作温度:-20度~60度
  • IMU:BNO086(查看参数


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