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）。
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-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：
- 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-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）
