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；
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。
技术参数
官方Datasheet文档：查看
镜头参数
| 参数 | RGB相机（AF） | RGB相机（FF） | 双目相机 |
|---|---|---|---|
| 图像传感器（Sensor） | IMX214 | IMX214 | OV7251 |
| DFOV / HFOV / VFOV | 81°D / 69°H / 54°V | 81°D / 69°H / 54°V | 86° D/ 73° H/ 58°V |
| 分辨率 | 13MP (4208×3120) | 13MP (4208×3120) | 480P (640×480) |
| 最大帧率 | 35 FPS | 35 FPS | 120 FPS |
| 焦距（EFL） | 3.37mm | 3.37mm | 1.3mm |
| 光圈（F.NO） | 2.2 ± 5% | 2.2 ± 5% | 2.0± 5% |
| 对焦范围 | AF: 8cm – ∞ | FF: 50cm – ∞ | FF：6.5cm – ∞ |
| 镜头尺寸 | 1/3.1” | 1/3.1” | 1/7.5” |
| 像素大小 | 1.12µm x 1.12µm | 1.12µm x 1.12µm | 3µm x3µm |
| 快门 | 卷帘快门 | 卷帘快门 | 全局快门 |
产品特点
- 1300万高像素RGB摄像头
- 全局快门双目深度摄像头
- 体积小巧
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：0.4~8m。最小深度：~20cm（480P，扩展），~35cm（480P）。
- 参考精度：<2%误差@0.4m~3m，<4%误差@3m~6m，<6%误差@6m~8m。
其他参数
- 接口：USB3.0
- 功耗：2.5W~3W
- 尺寸：91×28×17.5mm
- 重量：61g
- 工作温度：-20度~60度
