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firefly物体识别与测距的介绍

  方案背景

  机器视觉的高速发展,在人工智能各个领域的应用越来越重要,逐渐应用于安防监控、医疗图像、机器人工业视觉、自动化驾驶、无人机等行业中,而随着图像识别技术和深度学习算法的不断发展,机器视觉的物体识别与测距也在不断深入和拓展。

  

  方案简介

  机器视觉物体识别和距离检测方案,采用Firefly高性能开源主板以及高清摄像头,融合了机器视觉和深度神经网络技术,不仅识别出摄像头前方的物体类型,并计算出前方障碍物离摄像头的距离,双目摄像头距离检测精度误差0.05m,相对于传统的机器视觉识别,能更好地应用于各种智能领域。

  方案搭建

  Firefly RK3399Pro开源主板 + 单目摄像头/双目摄像头

  

  方案特点

  高性能AI处理器

  采用RK3399Pro高性能AI主板,ARM六核处理器架构,主频高达1.8GHz,四核图形处理器Mali-T860 MP4,集成神经网络处理器NPU,算力高达3.0Tops,兼容多种AI框架。

  

  配置高清摄像头

  配置高清单目摄像头/双目摄像头,可快速地实现识别物体,确保画面清晰。单目摄像头检测帧率达到25fps@640*480,距离检测精度误差0.3m;双目摄像头检测帧率达到15fps@640*480,距离检测精度误差0.05m。

  

  应用场景

  使用机器视觉和深度神经网络技术,精准地识别摄像头前方的物体类型,如人、车、狗、猫、椅子、杯子、鼠键等物体,并计算出前方障碍物离摄像头的距离。广泛应用于移动机器人、无人机、安防监控、智慧医疗等领域。

  

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