DFRobot Offline Sensore di riconoscimento della visione 3D binoculare AI ad alta sicurezza Supporto Face Palm Vein Codice QR Scansione di rilevamento per controllo accessi Autenticazione Casa intelligente Terminali al dettaglio automatizzati
Introduzione
Questo sensore di visione binoculare AI è un modulo di riconoscimento multimodale autonomo progettato per un’autenticazione dell’identità versatile e ad alta sicurezza.Funziona su un potente processore AI integrato, utilizzando telecamere a doppio colore e a infrarossi per eseguire tutti i computer localmente.Il cuore della sua funzionalità sta nella sua capacità di identificazione tre in uno, che integra un robusto riconoscimento facciale, un riconoscimento sicuro delle vene del palmo e una scansione universale del codice QR in un unico dispositivo compatto.Le caratteristiche principali includono il rilevamento avanzato della vivacità 3D per l’anti-spoofing, l’elaborazione completa dell’intelligenza artificiale offline che elimina qualsiasi carico informatico sul sistema host e l’archiviazione locale per un massimo di 1.000 utenti.Con la sua semplice interfaccia UART, questo sensore di visione AI offline è ideale per una rapida integrazione in applicazioni come controllo sicuro degli accessi, sistemi domestici intelligenti e terminali di vendita al dettaglio automatizzati.
Biometria ad alta sicurezza con rilevamento della vivacità 3D
La sicurezza è fondamentale nei sistemi di autenticazione.Questo sensore di riconoscimento facciale utilizza un sistema di telecamere binoculari (RGB + Infrarossi) per catturare informazioni sulla profondità 3D, consentendo un sofisticato algoritmo di rilevamento della vivacità.Questa tecnologia distingue efficacemente una persona dal vivo da una rappresentazione 2D, fornendo una protezione solida contro i tentativi di falsificazione utilizzando foto o video.Con un tasso di falsa accettazione con riconoscimento facciale (FAR) basso fino allo 0,001%, il modulo offre un livello di sicurezza adatto per applicazioni critiche di controllo degli accessi.
Versatile capacità di riconoscimento 3 in 1
Il sensore di visione binoculare AI offre una flessibilità senza precedenti combinando tre distinti metodi di riconoscimento.Il riconoscimento facciale basato sul deep learning fornisce un accesso rapido e senza contatto.Per una maggiore sicurezza, l’algoritmo di riconoscimento delle vene del palmo e delle impronte del palmo identifica gli esclusivi schemi di vene sottocutanee, un pennarello biometrico estremamente difficile da replicare.Infine, la decodifica del codice QR integrata offre una soluzione conveniente per garantire l’accesso temporaneo, l’elaborazione dei pagamenti o l’accoppiamento dei dispositivi, rendendo il sensore adattabile a un’ampia gamma di requisiti operativi.
Potente elaborazione AI offline sul modulo
Dotata di un sistema-on-Chip dedicato (SoC) dotato di un’unità di elaborazione neurale (NPU) TOPS da 0,5, la telecamera per visione AI gestisce internamente tutti i complessi algoritmi AI.Questo design “edge computing” significa che richiede zero risorse computazionali dal dispositivo host, consentendogli di essere controllato da qualsiasi microcontrollore, compresi i modelli base come un Arduino Uno.Tutti i dati dell’utente, inclusi 1.000 modelli di vene del palmo e 1.000, vengono archiviati ed elaborati localmente, garantendo prestazioni del sistema, privacy dei dati e funzionalità anche senza connessione di rete.
Integrazione perfetta tramite UART e USB
Progettata per facilitare l’implementazione, la telecamera binoculare comunica i risultati del riconoscimento attraverso un semplice protocollo seriale UART, rendendola semplice da integrare sia nei progetti di prodotti nuovi che esistenti.Inoltre, l’interfaccia USB supporta il protocollo UVC (USB Video Class), consentendo al modulo di trasmettere in streaming video come una webcam standard.Questa doppia funzionalità è inestimabile per applicazioni che richiedono feed video per il monitoraggio, la conferma visiva o la realizzazione di sistemi videocitofonici.
Figura: diagramma della composizione hardware del sensore di riconoscimento della visione binoculare AI
Foto
Caratteristiche
Il rilevamento della vivacità binoculare 3D resiste alla falsificazione tramite foto/video
Algoritmi basati sulla rete neurale: riconoscimento facciale, riconoscimento delle vene del palmo, decodifica del codice QR
Archiviazione locale: 1.000 volti + 1.000 modelli di vene del palmo
Funziona in completa oscurità e alla luce solare non diretta all’aperto
Requisito di commutazione host zero; tutta l’elaborazione AI avviene in modulo offline
Applicazioni
Sistemi domestici intelligenti
Serrature intelligenti per porte
Terminali di pagamento al dettaglio self-service
Sistemi 3D di pagamento delle vene del viso/palmo
Sistemi di autenticazione delle vene del palmo
Specifica
Parametri hardware
SoC: inserisci CPU@900 MHz, NPU@0,5TOPS, RISC-V@600 MHz
DDR2: 64 MB
Flash: 32 MB
Fotocamere: doppia CMOS da 1/5″, 2 MP, doppia interfaccia MIPI
Obiettivo: FOV: 83° diagonale; messa a fuoco ottimale: 60 cm
LED: IR@850nm, RGB@650nm (90° illuminazione)
USB: trasmissione video UVC (espandibile a UAC); Uscita MJPEG (H.264/YUY2 espandibile)
Comunicazione: UART@115200 baud
Parametri di potenza
Tensione di alimentazione: 5-12 V
Corrente operativa: 320-330 mA a 8 V
Corrente di standby: 120–130 mA (modalità di rilevamento automatico)
Corrente di spegnimento: 0μA (modalità di rilevamento non automatico)
Altri parametri
Temperatura di funzionamento: -20°Da C a +60°C
Temperatura di conservazione: -30°Da C a +70°C
Umidità: 10–93% RH (senza condensa)
I/O audio: espandibile (altoparlante/microfono)
Tempo di avvio: 900 ms-2,5 s (varia con il conteggio degli utenti memorizzati)
Capacità utente: 1.000 volti; 1.000 vene del palmo
Algoritmi: rilevamento della vivacità binoculare, riconoscimento facciale dall’apprendimento profondo, riconoscimento delle vene del palmo, riconoscimento del codice QR
Metriche di vivacità:
FAR (tasso di falsa accettazione) ≤1%
FRR (tasso di rifiuto falso) ≤1%
Riconoscimento facciale:
Tasso di passaggio: 98,85%
FAR: 0,001%
Angolo di riconoscimento: ±20° pitch/yaw; supporta l’incollaggio multi-angolo
Campo di rilevamento: Volto: 30–120 cm, vena del palmo/codice QR: 15 cm
Dimensioni: 57,8×20×10,12 mm
Installazione
A seconda dell’altezza di installazione del prodotto, si consiglia di utilizzare una staffa esterna per regolare l’angolo di inclinazione del prodotto in base all’identificazione intuitiva di diverse altezze.L’angolo di inclinazione consigliato e l’intervallo di copertura dell’altezza di identificazione a varie altezze di installazione sono mostrati nella tabella seguente:
Documenti
Prodotto wiki://wiki.dfrobot.com/SKU_SEN0677_AI_Binocular_Vision_Recognition_Sensor_Face_Palm_Vein_QR_Code
Manuale di sviluppo://dfimg.dfrobot.com/95a9cd2bec674008b039ef43bcd5638e/wikien/ed7f289e5d6f6f8c56812819ea8aee9f.pdf
Lista di spedizione
Sensore di riconoscimento della visione binoculare AI (viso, vene del palmo e codice QR) ×1
Cavo connettore femmina da 1,25 mm a 4 pin a Dupont ×1
Cavo dati USB ×1
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