OAK-D

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说明

OAD-D
OAK-D-PoE
OAD-D-Lite
OAK-D-Pro
OAK-D-S2
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功能简介
特性 Opencv AI 机器视觉套件
AI芯片 Intel Myriad X 4TOPS 算力
视频推流 4K 30 帧 H.265 推流
接口 USB3.0,Type-C, RJ45
' 无特性，不解释
接口

产品简介

OAK-D 是OpenCV团队设计制作的一款AI视觉智能套件。OAK-D 搭载intel的Moovidius Myrial X视觉处理器。小小的身材中集成了4K彩色像素、双目深度相机、惯性测量单元「IMU」、高性能AI处理芯片，实现将双目深度视觉计算、神经网络推理、惯性导航传感器集成在单相机内，让用户在2.5W低功耗的情况下获得双目视觉测量定位、AI神经网络加速、4K H.265 30帧实时推流。满足用户在智能驾驶、智能交通、智慧安防、机器人、教学竞赛等方面的需求。

OAK-D-PoE是以OAK-D为基础，添加了PoE供电电路， 允许使用单根 Cat5e（或更高）以太网电缆为设备供电并为其提供长达 100 米（328 英尺）的 1,000 Mbps (1 Gbps) 全双工连接。配合IP67防护等级外壳， 适合用户使用在对防护等级有要求的环境中。

OAK-D-Lite 是 OAK USB 系列中，极具性价比的产品，除了没有 IMU，性能方面与 OAK-D 相当，但价格更低。它结合了深度感知，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-D-Lite 包括三个机载摄像头（一颗 4K/30fps 彩色相机，两颗黑白双目相机）和 USB3.0 Type-C 接口，您可以在普通计算机、树莓派或其他流行的嵌入式主机上通过 usb 接口访问 OAK

OAK-D-Pro 是 OAK-D 的升级版，结构光测距，具有红外激光点阵发射器 (主动深度视觉)，和红外照明 LED (用于“夜视”)。它也比 OAK-D 更小、更轻，精度更高。内嵌高性能 Myriad X VPU，采用了主动双目视觉技术和结构光，将定位精度提高到了亚毫米级别，满足近距离高精度定位识别需求，如自动化焊接机器人，零件表面缺陷的定位识别标定等，可增强机器人的感知能力。

OAK-D-S2 是 OAK-D 的紧凑版，功能、性能、镜头与 OAK-D 一样，但尺寸更小、质量更轻，可应用在空间有限、对质量有要求的场景。另外，与 OAK-D 相比，结构上 OAK-D-S2 移去了 5V 电源孔，性能上拥有比 OAK-D 更大的深度测量范围。

产品参数

  • 深度测量范围： 0.2 ~ 35米
  • 深度相机： 全局快门120帧 / 30万像素200帧
  • RGB相机：1200万像素60帧 / 1300万像素60帧
  • AI芯片：Intel Myrial X 4TOPS 算力
  • 视频推流: 4K 30 帧 H.265 推流
  • 接口：USB3.0 Type-C (OAK-D/OAK-D-Lite/ OAK-D-Pro) / PoE (OAK-D-PoE)
  • 扩展接口：GPIO、SPI、UART
  • NN平台支持：全平台支持
  • 功耗：平均 2.5W
  • 开发语言：Python, C++
  • 外壳材质：金属磨砂外壳

相机参数

OAK-D/OAK-D-S2/OAK-D-PoE 相机参数
相机 彩色相机 黑色工业相机
快门方式 卷帘快门 全局快门
感光芯片 IMX378 OV9282
最大帧率 60fps 120fps
H.265帧率 30fps /
像素 12MP (4056×3040 px/ 1.55um) 1MP (1280×800 px/3um)
FoV 81° DFoV – 68.8° HFoV 81° DFoV – 71.8° HFoV
镜头尺寸 1/2.3 Inch 1/4 Inch
焦距 8cm – ∞ (AutoFocus) 19.6cm – ∞ (FixedFocus)
光圈 2.0 2.0
OAK-D-Lite 相机参数
相机 彩色相机 黑色工业相机
快门方式 卷帘快门 全局快门
感光芯片 IMX214 OV7251
最大帧率 60fps 200fps
H.265帧率 30fps /
像素 13MP (4208×3120 px) 0.3MP (640×480 px)
FoV 81.3° DFoV 85.6° DFoV
镜头尺寸 1/2.3 Inch 1/2.3 Inch
焦距 8cm – ∞ (FixedFocus) 6.5cm – ∞ (FixedFocus)
光圈 2.2 2.2
OAK-D-Pro 相机参数
相机 彩色相机 黑色工业相机
快门方式 卷帘快门 全局快门
感光芯片 IMX378 OV9282
最大帧率 60fps 120fps
H.265帧率 30fps /
像素 12MP (4032×3040 px) 1MP (1280×4800 px)
FoV 81° DFoV / 69°HFoV / 55°VFoV 81° DFoV / 72°HFoV / 49°VFoV
镜头尺寸 1/2.3 Inch 1/4 Inch
对焦范围 8cm – ∞ (AutoFocus) 19.6cm – ∞ (FixedFocus)
光圈 2.0 2.2
发射器规格
发射器 规格
发射器型号 Belago1.1 Dot-Pattern
点阵数 4700
HFOI*50% 78±7%
VFOI*50% 61°±7%
VSCEL波长 940nm
工作温度 10°C ~ 60°C
保存温度 0°C ~ 80°C
激光安全标准 EN/IEC 60825-1 第 3 版 （2014） 规定的 1 类激光产品

支持的神经网络

Caffe*
  • AlexNet
  • CaffeNet
  • GoogleNet (Inception) v1, v2, v4
  • VGG family (VGG16, VGG19)
  • SqueezeNet v1.0, v1.1
  • ResNet v1 family (18***, 50, 101, 152)
  • MobileNet (mobilenet-v1-1.0-224, mobilenet-v2)
  • Inception ResNet v2
  • DenseNet family (121,161,169,201)
  • SSD-300, SSD-512, SSD-MobileNet, SSD-GoogleNet, SSD-SqueezeNet
TensorFlow*
  • AlexNet
  • Inception v1, v2, v3, v4
  • Inception ResNet v2
  • MobileNet v1, v2
  • ResNet v1 family (50, 101, 152)
  • ResNet v2 family (50, 101, 152)
  • SqueezeNet v1.0, v1.1
  • VGG family (VGG16, VGG19)
  • Yolo family (yolo-v2, yolo-v3, tiny-yolo-v1, tiny-yolo-v2, tiny-yolo-v3)
  • faster_rcnn_inception_v2, faster_rcnn_resnet101
  • ssd_mobilenet_v1
  • DeepLab-v3+
MXNet*
  • AlexNet and CaffeNet
  • DenseNet family (121,161,169,201)
  • SqueezeNet v1.1
  • MobileNet v1, v2
  • NiN
  • ResNet v1 (101, 152)
  • ResNet v2 (101)
  • SqueezeNet v1.1
  • VGG family (VGG16, VGG19)
  • SSD-Inception-v3, SSD-MobileNet, SSD-ResNet-50, SSD-300

硬件连接

OAK-D

  • 将电源接入到OAK-D的电源接口
  • 用Type-C线 接OAK-D到电脑或者其他主机的USB3.0 接口

OAK-D-Lite

  • 用Type-C先接OAK-D-Lite到电脑或者其他主机的USB3.0接口

OAK-D-PoE

使用OAK-D-PoE，需要使用符合802.3af POE 供电标准的交换机或者路由器。

  • 拆开塑料防水外壳，将配套的网线接入到交换机中, OAK-D-PoE需要联网才能正常使用。
  • 注意OAK-D-PoE需要接入到跟主机电脑同一个局域网下的网络，否则程序无法识别到设备。

OAK-D-Pro

  • 将Y型转接器接入到OAK-D-Pro
  • 用两条Type-C线连接Y型连接器，另一侧，一条UB线调到其他主机的USB3,0接口，另一条连接到5V/2A电源

OAK-D-S2

  • 用Type-C先接OAK-D-S2到电脑或者其他主机的USB3.0接口

使用说明

例程下载

为了方便用户上手使用，官方准备了linux， windows平台以及树莓派的depthapi示例和python开发环境。

平台 链接 提取码(百度网盘)
Windows https://pan.baidu.com/s/1DD_ZpOxLsh0gaaiyOhzxkg?pwd=va4qQ va4q
Raspberry Pi https://pan.baidu.com/s/1c84oDpEXT7VqAwfz4UstLQ surj

Windows

  • 从百度网盘下载安装程序。
  • 双击打开的exe文件
  • 按照提示安装OAKEnvironment软件。
    • 建议将安装目录更改到其他的位置
  • 勾选添加环境变量
  • 点击安装等待安装完成。
  • 安装完成之后会在桌面添加一个快捷方式，双击可以直接运行depthai-demo.py程序
  • Oak-windows-inputPath.png
  • Oak-windows-install.png
  • Oak-windows-meunDir.png
  • Oak-windows-selectDir.png
  • Oak-windows-success.png
  • Oak-windows-depthaiDemoShow.png

Linux

如果你使用的是ubuntu系统，可以直接看下方的ubuntu步骤

  • 安装depthai
git clone https://gitee.com/oakchina/depthai.git
  • 安装depthai-python
git clone https://gitee.com/oakchina/depthai-python.git
  • 安装depthai-experiments
git clone https://gitee.com/oakchina/depthai-experiments.git
  • 如果你是第一次使用OAK设备，需要先配置规则
echo 'SUBSYSTEM=="usb", ATTRS{idVendor}=="03e7", MODE="0666"' | sudo tee /etc/udev/rules.d/80-movidius.rules
sudo udevadm control --reload-rules && sudo udevadm trigger
  • 安装依赖库
python3 -m pip install -r depthai/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 测试程序
python3 depthai/depthai_demo.py
Oak-linux show.png

树莓派

  • 在开头我们提供了一个已经配置好环境的树莓派镜像，用户可以直接下烧录即可
  • 下载树莓派官方烧录工具
Oak-d-download imager.png
  • 打开软件，选择下载的oak镜像(注意解压出.img文件)， 然后烧写进SD卡即可
Oak-d-imager app.png
  • 启动树莓派，使用以下指令运行例程
cd depthai
python3 depthai_demo.py

Ubuntu

  • 安装depthai
git clone https://gitee.com/oakchina/depthai.git
  • 安装依赖库
cd depthai
python3 install_requirements.py
  • 运行程序
python3 depthai-demo.py

注：如果安装后opencv报错并显示非法指令，请运行一下指令添加环境，再重新测试 

echo "export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Jetson平台

注意：在jetson平台不要直接运行depthai包中的依赖脚本，避免OpenCV覆盖导致其他程序无法正常使用

  • 请根据Jetson平台先烧写系统，并完整正常配置
  • （可选）如果后续配置有问题，你可以更新软件包，第一次配置请先不要做次更新
sudo apt update && sudo apt upgrade
sudo reboot
  • s设置SWAP
# 禁用 ZRAM:
sudo systemctl disable nvzramconfig
# 创建 4GB swap文件
sudo fallocate -l 4G /mnt/4GB.swap
sudo chmod 600 /mnt/4GB.swap
sudo mkswap /mnt/4GB.swap
  • 安装pip3
sudo -H apt install -y python3-pip
  • 安装和配置虚拟环境：
sudo -H pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
  • 添加设置到bash脚本
sudo vi ~/.bashrc

# 将以下内容添加到打开的文档中
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
  • 重新加载脚本，并穿件虚拟环境depthAI
source ~/.bashrc
mkvirtualenv depthAI -p python3
  • 安装depthai,注意安装需要在虚拟环境中进行，请先进入虚拟环境
#download and install the dependencies script
sudo wget -qO- http://docs.luxonis.com/_static/install_dependencies.sh | bash

#clone depthai respository
git clone https://github.com/luxonis/depthai-python.git
cd depthai-python
  • 添加环境配置
echo "export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8" >> ~/.bashrc
  • 进入example文件夹，然后运行脚本安装依赖库
cd examples/
sudo python install_requirements.py
  • 运行测试脚本
sudo python rgb_preview.py

FAQ

问题： OAK-D 的3D定位精度是多少？

OAK-D的3D定位精度在厘米级别。三米之内， 大约1~2厘米， 九米以内， 大约2~10厘米，定位精度也受物体的纹理的因素影响。


技术支持

联系人：林工
EMAIL：3005425717@qq.com
电话：0755-83043099
QQ：3005425717
微信：扫下方二维码添加
Lzr.png

说明：进行售后服务前，请准备好客户信息（定货单位、定货人等），以供验证
取自“https://www.waveshare.net/w/index.php?title=OAK-D&oldid=80290”