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    一、简介SUEYE是长沙冰眼电子科技有限公司针对智能驾驶应用,而定制开发的一款基于双目立体视觉的智能车辆环境感知系统。SUEYE采用3D实时探测技术,实现了三维...
    10 - 18 / 2017
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    一、系统简介长沙冰眼电子科技有限公司开发的水平高清环视系统使用高性能FPGA作为处理核心,通过自行开发的嵌入式IP和算法软件将各个摄像头的图像经过畸变校正、视角...
    10 - 18 / 2017
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    一、系统简介长沙冰眼电子科技有限公司开发的车辆环视系统使用布置于车身周围的一组摄像头,通过“环视生成系统”将各个摄像头的图像经过畸变校正、视角变换、图像拼接和亮...
    10 - 16 / 2017
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    一、简介车辆识别系统使用布置于车头的一个摄像头,检测出道路上的车辆,并计算出车辆在图像中的位置。二、硬件结构二、产品特点1.该系统的核心芯片为嵌入双核ARM处理...
    11 - 23 / 2017
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    2017 - 10 - 18
    一、简介SUEYE是长沙冰眼电子科技有限公司针对智能驾驶应用,而定制开发的一款基于双目立体视觉的智能车辆环境感知系统。SUEYE采用3D实时探测技术,实现了三维图像内部物体从平面转深度的计算,通过冰眼自主研发的智能芯片,帮助无人车完成对周围环境的立体感知。二、功能产品简介1.SUEYE原理      智能车辆环境感知系统由FPGA控制左右路相机的同步曝光,并在FPGA上完成对原始输入的极线矫正操作,最后通过对左右极线结果的特征提取计算完成深度结果的输出。图3为外采的左右极线以及视差结果。       演示视频(实景效果)2.性能指标   输出极限图、深度图    Windows/Linux平台支持    深度分辨率最高可达 HD 等级(2560x1440)@ 25 fps 帧率3 m - 87 m 有效测量距离基线120mm,焦距3.6mm    易于安装和集成的结构设计可定制外形和接口插件    高速嵌入式系统前处理,整体延迟   双目摄像头 + IMU功能扩展,为视觉SLAM提供可能 3.应用场景
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    一、系统简介长沙冰眼电子科技有限公司开发的水平高清环视系统使用高性能FPGA作为处理核心,通过自行开发的嵌入式IP和算法软件将各个摄像头的图像经过畸变校正、视角变换、图像拼接和亮度一致性处理后,可以实现水平360°高清视场显示。该系统通过与激光雷达等传感器信息融合,可显示方位、任务路径和行驶轨迹、锁定目标的放大视频窗口等信息,应用这套系统,可以进行远程监控、??匾约澳勘暾觳槟芰?,极大增强人机交互的效果。 二、系统优势支持三路720P 30FPS高清图像输入全景高清视场720P HDMI输出      实时性,延时小嵌入式实现,可靠性高结构紧凑,易维护、性重比高与激光雷达信息融合,识别深度和形状三、技术参数参数名称参数说明输入参数160°广角,数字输入输出结果三路高清全景拼接显示,HDMI输出帧数及分辨率30fps@1280*720(最大支持30fps@1920*1080)测量角度水平360°、垂直90°工作温度-40℃ ~ +85℃网口1000 /100/10 Mbps车载供电9~36V产品防水等级IP64四、应用场景VR全景 电影拍摄机器人视觉 无人车
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    2017 - 10 - 16
    一、系统简介长沙冰眼电子科技有限公司开发的车辆环视系统使用布置于车身周围的一组摄像头,通过“环视生成系统”将各个摄像头的图像经过畸变校正、视角变换、图像拼接和亮度一致性处理后,生成车辆四周360°的俯视图像。 二、系统优势- 高清支持:支持6路720P  - 接口简单:使用AHD1.0标准的模拟高清信号传输- 自动标定:在定制标定场地内,可执行自动标定,用时- 支持长距离:使用普通视频传输线,即可支持长距离无间断传输- 输出规格可定制:可定制交互流转和界面三、技术参数参数名称参数说明输入参数160°/180°广角,模拟输入输出结果四/六路高清全景拼接显示,HDMI输出帧数及分辨率30fps@1280*720(最大支持30fps@1920*1080)网口1000 /100/10 Mbps车载供电9~36V    4路高清拼接效果
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    2017 - 11 - 23
    一、简介车辆识别系统使用布置于车头的一个摄像头,检测出道路上的车辆,并计算出车辆在图像中的位置。二、硬件结构二、产品特点1.该系统的核心芯片为嵌入双核ARM处理器和高性能FPGA的片上系统,结合自行开发的IP和算法软件,实现12个卷积层与4个pool层的CNN计算。已经实现的帧率10帧,目前正在对该版本修改,帧率可达20帧。2.目前可识别距离超过80米,用于训练的样本数是5万,中距离识别率为76%,样本数增加时,识别率会有相应提高??闪榛钍视ρ盗凡问母谋?。3.用FPGA进行CNN计算,可对卷积层数与卷积维数灵活配置,成本低,功耗低。
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