OAK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，浓缩的都是精华。
OAK能够帮助初学者快速上手实现AI神经推理、深度视觉、图像处理等学习研究和产品开发，并且其性能比一般神经推理芯片强大很多倍。它完美地适用于机器人、无人机、无人船、无人车等系统开发，软件部分开发非常简单，消除了嵌入式人工智能的编译痛苦，让你更加专注于项目的构思和实现。
OAK搭载了英特尔旗下子公司Movidius推出的Movidius MyRiad X视觉处理器(VPU)，这是一种低功耗的系统芯片(SoC)，用于在基于视觉的设备上加速深度学习和人工智能。
OAK是OpenCV官方指定AI学习和竞赛套件。它是专门为机器视觉、人工智能打造的高性能，低功耗，一体化解决方案：
l 硬件集成高性能4K彩色相机和2个黑白工业相机（可选），intel Myriad X神经网络加速芯片，无需额外购买其他硬件；
l 固件直接支持双目深度测距功能，无需额外开发双目算法；
l 支持所有深度学习算法框架，包含主流的Tensorflow，Caffe，Pytorch等；
l 支持海量的开源神经网络模型，包含MobileNetv2SSD ，TinyYOLOv3 and v4 ，Deeplabv3+等；
l 神经推理工作时具有极低的功耗（平均2.5W）；
l 支持4K 30fps H.264/H.265视频编码功能；
l 具有中英文网站学习教程；
l 支持快速原型验证到产品化落地整个过程。
OAK能做哪些事？
能做的事情，多到你怀疑人生。甭管你是天上飞的无人机，还是路上跑的无人驾驶小汽车，又或是医疗，安防，视频处理等方面。一切和图像处理有关的地方，OAK都能大放异彩。
以下是OAK的实际应用案例：
l 物体检测：免费模型包括MobileNet-SSDv2, Tiny-YOLOv3, Strawberry Detector, Mask / No Mask Detector, Safety-Glasses等，并且还提供免费Google Colab项目以供定制。
l 人脸检测: 支持面部特征识别，情绪识别，年龄识别，体型识别，身份识别与二次验证/核对等。
l 车辆检测: 支持车型识别，车牌检测，车牌号识别等。
l 行人检测: 支持单人追踪，比对/核验/计数等。
l 姿态检测: 支持人体关节点3D坐标记录。
l 文字识别（OCR）: 支持文字识别，读取。
l 图像语义分割: 支持基于深度检测的图像分割。
l 双目测距：实现深度视觉，3D物体定位，SLAM建图。
l H.264和H.265编码：HEVC，1080p和4K视频。
OAK相比其他嵌入式人工智能产品的优势？
l OAK不需要其他繁琐的配置，30秒快速上手。
l 硬件直接集成了高性能相机模组，集成一个1200万高像素彩色相机和可选的2个黑白工业相机，无需额外购买其他硬件。
l 固件直接支持双目深度测距功能，无需额外开发双目算法。
l 支持所有深度学习算法框架，包含主流的Tensorflow，Caffe，Pytorch等。
l 支持海量的开源神经网络模型，包含MobileNetv2SSD ， TinyYOLOv3 and v4 ，Deeplabv3+。
l 支持多种编程语言，包含C/C++，Python等。
l 无缝支持Opencv软件库，是OpenCV官方指定AI学习和竞赛套件。
l 支持业界的OpenVino深度学习部署平台。
l 支持4K 30fps H.264/H.265视频编码功能。
l 支持快速原型验证到产品化落地整个过程。
OAK详细参数
处理器参数
处理器参数 | |
Movidius MyRiad X视觉处理单元 | 内置于每个OAK模块 |
计算能力 | 4万亿次运算每秒 |
空闲功率 | 0.7W |
工作功耗 | 2.5W |
相机参数
相机参数 | ||
相机 | 彩色相机 | 黑白工业相机 |
Shutter Type | Rolling Shutter | Sync Global Shutter |
Image Sensor | IMX378 | OV9282 |
Max Framerate | 60fps | 120fps |
H.265 Framerate | 30fps | / |
Resolution | 12MP (4056×3040 px/ 1.55um) | 1MP (1280×800 px/3um) |
Field of View | 81° DFoV – 68.8° HFoV | 81° DFoV – 71.8° HFoV |
Lens Size | 1/2.3 Inch | 1/2.3 Inch |
Focus | 8cm – ∞ (AutoFocus) | 19.6cm – ∞ (FixedFocus) |
F-number | 2.0 | 2.2 |
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