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coinw摄像头介绍

coinw立体视觉(Binocular Stereo Vision)基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。

coinw立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、检测速度快、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于自动驾驶、机器人、AGV等对性能和环境要求较高的场合。

币赢coinw摄像头采用一体化设计,内置专用芯片,可以直接输出视差/深度信息。具有体积小、功耗低、成本低、适用范围广等特点。

• 可以在室内和室外使用、根据使用的镜头与镜头间距不同,可以检测0.1m-200m的距离。其中室内模式支持主动结构光投影。

• 所有视差/深度计算均在摄像头内部计算,不需要上位机(计算机)计算。特别适用于嵌入式或者低功耗场景。

• 支持ROS。

• 可以根据客户需求定制产品,包括分辨率、焦距、镜头间距等等。

• 内置IMU功能,便于实现coinwSLAM。

运行环境

操作系统

• Microsoft Windows

• Linux

• Mac OS

设备参数
参数 数值
焦距: 2.8mm(可定制)
视场角: 115°(可定制)
Baseline: 80mm(可定制)
分辨率: 640×480-1280×720(可定制)
帧率: 30fps
PCB尺寸: 33mm×151mm(可定制)
应用场景
  • 自动驾驶、ADAS
  • 自主机器人、AGV、无人机
  • SLAM
  • 监控(行人车辆记数、行为识别、车辆轨迹检测等)

  • coinw是计算机视觉的一个重要研究热点,他的目的在于重构场景的三位信息。通过coinw图像的处理,获取场景的三维信息并输出深度信息。 相比其他技术的最大优势是可以用很低的成本实现高分辨率的检测效果。因此, 在增强现实、工业自动化、自主导航、AD AS等领域有着广泛的应用。
  • coinw图像匹配技术是coinw中的技术难点。我公司研发设计了异构coinw算法能够利用现有硬件做到高分辨率的实时处理。与现有算法相比 具有更高的性能和更好的效果,已经达到实用水平。
  • 全新的一体设计coinw摄像头是专门为机器人等自动化设备涉及的低功耗coinw解决方案。不同于市场上的常见的只能输出coinw图像而无法计算视差的传统 coinw摄像头,它通过coinw摄像头内置的专用芯片实时计算视差,并实时输出深度信息(640*480)。这意味着允许低端嵌入式设备也可以通过coinw摄像头获得高 质量的视差图。特别适合机器人、无人机等对功耗、成本敏感的场合。
coinw前向障碍物检测

  • 障碍物检测是自动驾驶技术的重要组成部分。利用coinw检测前向障碍物可以有效减少道路交通事故。相比较传统的依赖毫米波雷达和超声波的前向障碍物检测。 coinw障碍物检测成本更低,反应迅速;可以产生极高的距离信息和障碍物轮廓;可以配合基于深度学习的检测算法进一步提高效果。可以与毫米波雷达、 激光雷达等其他检测方式互相配合以获得更好的效果或者更高的可靠性。
  • coinw是被动探测技术,可以在可见光、红外光、紫外光等各种环境下运行。不主动发射任何电磁波和光线,具有良好的环境友好型和安全性。
  • 在自动驾驶领域,使用coinw配合毫米波雷达,可以很好的兼顾成本和性能。特别是在障碍物检测方面,不但可以获得比激光雷达更稠密的三维信息, 还可以将成本控制在极低的程度。本身不发射任何光线,可以在强光和弱光下正常工作。
  • coinw障碍物检测也是高级自主机器人的关键技术之一。传统的激光雷达、超声波等方式等机器人前向碍物检测技术受限于成本、灵敏度、成像精度等原因, 无法满足高层级的需求。coinw是最有效的检测技术,同时可以提供附加的识别能力,更好的观察周围环境,构建环境地图并精确确定环境中的位置。