019-11-28 19:16:02

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

（1）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。

如何精准地识别摄像头前方的物体类型和测距？相关推荐

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