Luxonis OAK Thermal — тепловизионная PoE-камера с AI-ускорителем Myriad X, водонепроницаемыми разъемами M12 и M8

Luxonis анонсировала свою первую тепловизионную камеру OAK Thermal (OAK-T) на базе AI-модуля OAK-SoM Pro с процессором Intel Movidius Myriad X и двумя водонепроницаемыми портами с разъемом M12 PoE/Ethernet и вспомогательным разъемом M8.

Luxonis производит AI-камеры на базе AI-ускорителя Myriad X и его решения Depth AI как минимум с 2019 года, а его модуль также встречается в камерах сторонних производителей, как мы недавно выяснили на AI-камере Arducam PiNSIGHT. Но они никогда не создавали тепловую модель, и, следуя запросам клиентов объединить тепловые и RGB-данные, они разработали OAK Thermal, или OAK-T, который подходит для обнаружения утечек и пожаров или более точного обнаружения людей и животных, чем традиционные видеокамеры.

Характеристики камеры OAK Thermal:

  • Система-на-модуле – Luxonis OAK-SoM Pro с
    • Ускоритель искусственного интеллекта — процессор искусственного интеллекта (VPU) Intel Movidius Myriad X с производительностью до 4 TOPS
    • Память — 16 ГБ флэш-памяти eMMC 5.1, 32 МБ флэш-памяти QSPI NOR, 32 КБ I2C EEPROM
  • Камеры
    • Тепловизор
      • Тип датчика – Неохлаждаемый детектор VOx
      • Разрешение термодатчика: 256×192
      • Диапазон измерения – -15°С – 150°С
      • Термическая чувствительность – 50 мК при 25°C и 25 Гц.
      • Термическая точность – ±2°C или ±2% (в зависимости от того, что больше)
      • Спектральный диапазон – 8-14 мкм
      • Фокус –
    • Цвет — сенсор IMX462 2,1 МП (1920×1080) , до 30 кадров в секунду; фокус от 30 см до бесконечности
    • Светодиод ночного видения
  • Возможности подключения — разъем M12 Ethernet/PoE и вспомогательный разъем M8 (FSYNC, I2S, GND, GPIO)
  • Датчик — 6-осевой датчик IMU Bosch SensorTech BMI270 с 16-битным трехосным гироскопом и 16-битным трехосным акселерометром.
  • Потребляемая мощность
    • Базовое потребление + схема PoE + потоковая передача с камеры – от 3 Вт до 3,5 Вт
    • Термодатчик – ≤1 Вт
    • Потребление подсистемы AI – ≤1 Вт
    • Подсистема конвейера глубины стерео – ≤0,5 Вт
    • Подсистема видеокодера – ≤0,5 Вт
    • Максимум – менее 6 Вт
  • Размеры – 80 х 52 х 46 мм.
  • Вес – 297 грамм (с металлическим корпусом)
  • Диапазон рабочих температур – -20°C – 50°C
  • Рейтинг IP – IP67

В документации к аппаратному обеспечению содержится более подробная информация о технических характеристиках и подключении разъемов M12 и M8. Нам не удалось найти никакой информации о программном обеспечении, специфичной для новой тепловизионной камеры, но документация Depth AI SDK и Python API, надеемся, будет обновлена ​​перед запуском, а примеры кода в конечном итоге станут доступны на GitHub.

Luxonis ожидает, что объединение тепловизора, цвета и моделей искусственного интеллекта будет особенно полезно для следующих областей и приложений:

  • Умное сельское хозяйство: выращивание полезных культур, выявление проблем с ирригацией, обнаружение вредителей, мониторинг здоровья скота и т. д.
  • Промышленный мониторинг – обнаружение перегрева, обнаружение утечек, обнаружение пожаров и т. д.
  • Безопасность – обнаружение злоумышленников (ночное видение), обнаружение пожаров и т. д.
  • Умные города/транспорт – обнаружение пешеходов, транспортные средства и велосипеды для анализа и оптимизации дорожного движения.

На видео ниже показан снимок с камеры ОАК-Т с чайником и двумя чашками.

Интеллектуальную камеру Luxonis OAK Thermal PoE можно оформить по предварительному заказу за 599 долларов США, а поставки начнутся в апреле 2024 года с 2-метровым кабелем с разъемом M12 на разъем RJ45, 2-метровым кабелем с разъемом M8 «папа-папа» и салфеткой для очистки. Более подробную информацию также можно найти в объявлении.

Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.

0 0 votes
Article Rating
Подписаться
Уведомление о
guest

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments