Kompakte embedded Systeme mit bis zu 6 MIPI Kameras und 15 m Kabellänge können von der EyeVision Software angesteuert werden. Dabei erfolgt die Auswertung wie immer komplett ohne Programmierung nur durch grafische Konfiguration.
Bei diesen embedded Systemen erfolgt der Bildeinzug über MIPI Kameras. Das ist sehr vorteilhaft, da das MIPI Protokoll im Vergleich zu einer USB Lösung einen geringen Overhead mit sich bringt. Zudem ist die Kabellänge von bis zu 15 m deutlich länger, als bei USB Lösungen.
Das integrierte NVIDIA Board hat genügend Rechenleistung, um auch Anwendungen mit 6 Kameras auszuführen und mittels der GPU können auch die Deep Learning Algorithmen der EyeVision Software mit voller Geschwindigkeit ausgeführt werden.
Besonders für Deep Learning eignet sich das NVIDA System mit der GPU sehr gut.
Egal ob es sich um Nummernschilderkennung mit mehreren Kameras, die Erkennung von Autos oder das Prüfen von Oberflächen auf Kratzer oder andere Fehler handelt.
Daher kann optische Messtechnik, Mustererkennung, Codelesen oder aber Deep Learning Lösungen schnell und einfach realisiert werden. Mit diesem System steht auch ein leistungsfähiger Bildeinzug auf den embedded Plattformen zur Verfügung und die Rechenleistung der CPU kann für die Bildauswertung verwendet werden.
Mit der Demo Software der EyeVision können Sie alle Auswertungen sofort austesten und damit Ihre Anwendungsfälle lösen.
Sie möchten die EyeVision Software testen? Dann melden Sie sich gerne via Mail oder per Telefon bei uns!Falls Sie Fragen haben, nutzen Sie gerne die Videos und Tutorials der EyeCademy.
Bei diesen embedded Systemen erfolgt der Bildeinzug über MIPI Kameras. Das ist sehr vorteilhaft, da das MIPI Protokoll im Vergleich zu einer USB Lösung einen geringen Overhead mit sich bringt. Zudem ist die Kabellänge von bis zu 15 m deutlich länger, als bei USB Lösungen.
Das integrierte NVIDIA Board hat genügend Rechenleistung, um auch Anwendungen mit 6 Kameras auszuführen und mittels der GPU können auch die Deep Learning Algorithmen der EyeVision Software mit voller Geschwindigkeit ausgeführt werden.
Besonders für Deep Learning eignet sich das NVIDA System mit der GPU sehr gut.
Egal ob es sich um Nummernschilderkennung mit mehreren Kameras, die Erkennung von Autos oder das Prüfen von Oberflächen auf Kratzer oder andere Fehler handelt.
Daher kann optische Messtechnik, Mustererkennung, Codelesen oder aber Deep Learning Lösungen schnell und einfach realisiert werden. Mit diesem System steht auch ein leistungsfähiger Bildeinzug auf den embedded Plattformen zur Verfügung und die Rechenleistung der CPU kann für die Bildauswertung verwendet werden.
Mit der Demo Software der EyeVision können Sie alle Auswertungen sofort austesten und damit Ihre Anwendungsfälle lösen.
Sie möchten die EyeVision Software testen? Dann melden Sie sich gerne via Mail oder per Telefon bei uns!Falls Sie Fragen haben, nutzen Sie gerne die Videos und Tutorials der EyeCademy.
