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汽车毫米波雷达传感器激光雷达市场在智能网联日趋开放

汽车毫米波雷达传感器激光雷达市场在智能网联日趋开放

汽车毫米波雷达传感器激光雷达市场在智能网联日趋开放

汽车毫米波雷达传感器激光雷达市场在智能网联日趋开放

汽车毫米波雷达传感器激光雷达市场在智能网联日趋开放

        汽车毫米波雷达传感器激光雷达市场在智能网联日趋开放,当前全球汽车市场不景气,零部件行业日子也很难过。然而,随着越来越多的智能网联功能,传感器作为感知系统的“刚需”,市场配套逆势上涨。记者了解到,国内外汽车零部件供应商都在积极布局自动驾驶传感器领域,以车载摄像头、毫米波雷达传感器和激光雷达传感器三大核心部件为代表,随着其产业链上下游的发展,相关企业迎来了发展机遇。
        车内摄像机一直被誉为自动驾驶之眼,是实现多种预警、识别类ADAS功能的基础,是智能驾驶必不可少的基本传感器。车用摄像机相对于雷达等车载传感器来说,价格低廉,易于推广应用。近几年,ADAS功能逐步“落地”,车载摄像机的产品可靠性、成熟度也有了很大的提高。
        据悉,车载摄像机主要包括:内视摄像机、后视摄像机、前视摄像机、侧视摄像机、环视摄像机等。车配有多达8个摄像头,可以辅助司机停车或触发紧急刹车等功能。
        1、毫米波雷达传感器
        毫米波雷达传感器与激光雷达传感器和照相机相比,其测量距离远,能够在恶劣天气,如雨雪等恶劣天气中保持稳定工作,经常与摄像机等传感器结合,形成完整的解决方案,包括ADAS。
        毫米波雷达的主要特点是:穿透能力强,不受天气影响;体积小、结构紧凑、识别精度高;可以实现远程感知和探测。由于这些优点,毫米波雷达目前在汽车防撞传感器中占有较大的比重,根据IHS的统计,毫米波/微波雷达+摄像机在汽车防撞传感器中所占比例达到70%。
        随着ADAS渗透率的提高,毫米波雷达传感器的搭载率也得到了显著提高。根据佐思汽研的数据,2020年1~5月,乘用车新车毫米波雷达安装量达到140.89万颗,同比增长47.4%,其中77GHz的同比增长69.3%。据中商产业研究院预测,2020年全球车载毫米波雷达市场规模突破50亿美元,国内市场规模将达到70亿元。
        毫米波雷达传感器是ADAS的核心测距传感器,性价比优势明显:性能比超声波雷达高,成本远低于激光雷达。就毫米波雷达频率而言,有三个主要频段:24GHz、60GHz、77GHz。24GHz毫米波雷达是目前市场上的主流产品,但随着技术升级,其性能已逐步被77/79GHz的产品取代。据介绍,各大厂商均力推77GHz毫米波雷达、博世和大陆新一代77GHz毫米雷达,覆盖中、短、中三代。当前,毫米波雷达技术主要由大陆、博世、电装、奥托立夫、德尔福等传统零部件巨头垄断,特别是77GHz频段的产品。近几年来,国内企业陆续量产24GHz毫米波雷达,加快77/79GHz产品的研发。
        随着技术的演变,毫米波雷达经过多次迭代,从近距离到远距离的探测范围逐步提高。像ADAS这样对产品安全性、可靠性要求较高的领域,毫米波雷达具有难以撼动的地位。据悉,广汽蔚来合创品牌量产车型HYCAN007采用森思泰克自主研发的STA79-4车内成员检测雷达,以非接触方式探测指定区域内生命体征,避免出行过程中意外滞留事件的发生。
        毫米波雷达传感器主要用于ADAS感知测距,配合视觉摄像机融合应用。当前,毫米波雷达市场的主要份额仍然为国外厂商所垄断,高性价比的国产毫米波雷达是业界所期待的。
        针对国产毫米波雷达的发展,汽车电子专家黄武陵给出了相似的观点。“面向高速公路和城市道路环境,毫米波雷达的应用是智能汽车的强劲需求,期望有更成熟的国产77GHz毫米波雷达产品出现。
        从应用场景来看,毫米波雷达主要用于驾驶舱、乘员监测、自动泊车、车辆协同、智能交通等场景。例如,近距毫米波雷达和视觉传感器一起实时地识别车辆内部状况,并与机械和电子系统进行互动,提供必要的安全保障。
        自动化解决方案中,照相机能够识别不同的物体,在物体高度、宽度测量精度、车道线识别、行人识别准确度等方面具有优势,但易受光照、天气等因素影响。毫米波雷达可以穿透尘雾、雨雪,不受恶劣天气的影响,但是它很难分辨出道路、交通标志等要素。这样,“毫米波雷达+摄像机”融合解决方案就能做到取长补短,被不少整车企业采用。
        2、激光雷达传感器
        当前自动驾驶汽车的传感器中,激光雷达传感器几乎已被公认为是“C位”车联网技术。原因在于激光雷达有几大明显优势:一是超高分辨率,从激光雷达发射的光波频率比微波高2~3个数量级,因此具有极高的距离、角、速度等分辨率;二是激光雷达可以直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息,生成目标的立体维图像;三是抗干扰能力强。
        换言之,激光雷达传感器可以克服照相机和毫米波雷达在复杂交通环境中的某些缺点。单用雷达和照相机传感器还不能保证感知系统符合自动驾驶ASIL-D安全标准,激光雷达的加入为感知系统提供了真正的冗余,确保决策层和控制层中每一块板的安全性。

视觉毫米波雷达融合方案发展现状及趋势,现用的交通传感器它主要完成道路情况下的数据信息的采集,为路侧感知网络提供原始数据。目前已有的交通传感器主要有两种:一种是传感传感器,它包括感应线圈、截面雷达、地磁钉等,它们只能获取特定截面或瞬间车辆所在的车道和速度信息。其次是交通目标传感器。 目前,交通目标传感器主要分为三类: 1、AI摄像机:可以探测出交通参与者的类型,如车辆、行人和骑车者;缺点是定位精度不高,受天气、光照影响较大。 2、激光雷达:能正确地探测到静止和移动目标的位置、速度、目标的大小等信息;缺点是对环境敏感,有机械转动的部件,以及寿命和可靠性。 3、毫米波雷达:能准确探测到目标的位置、速度等信息,不受气象条件的影响,覆盖范围大,综合性价比高;缺点是横向精度较低,无法准确分辨目标类型。 基于车辆协同的路侧感知传感器需求。车辆协同系统现阶段需要支持多种全息交通管理应用场景,在未来更需要对无人驾驶提供有效的路侧数据支持。因此车路协同系统需要全域覆盖、全天候感知,对感知的正确性和实时性有较高的要求。车路协同系统根据《合作式智能交通系统车用通信系统应用层和应用数据交互标准》等行业标准分析,对路侧感知传感器提出如下要求: 1、24小时:白天,夜间,不受光线影响;雾、雨,精度不受影响。 2、大规模覆盖:每公里覆盖要求的数量较少;降低每公里部署的额外费用。 3、高度精度:定位、速度矢量精度高;面向算法。 4、多用:一个传感器完成大部分功能,降低了边缘计算的复杂性。 5、价格低廉:综合配置成本低,可靠性高,维护费用低。 视觉毫米波雷达融合一体化解决方案全新一代专为车辆协同而设计的智能传感器,它是集摄像头、毫米波雷达和高性能处理器于一体的交通传感器。通过MIPI和SPI接口,将原始视频流和雷达数据流同时接入一体机的嵌入式处理器。该方法利用嵌入式处理器直接提取原始视频流的AI目标,再利用内建坐标映射系统将视频目标投影到雷达坐标系中,对视频与雷达目标进行融合跟踪,实现全局目标的实时矢量化与跟踪。 视觉毫米波雷达融合通过内置ARM+NPU嵌入式处理器对视频和雷达数据进行实时融合,输出目标矢量数据。基于TFES目标融合边缘服务器融合多个方向的矢量目标数据,形成全局目标数据源,在边界计算层或路段上实现实时目标,为边缘计算层的决策、控制、交互等提供稳定可靠的数据支持。目标融合边缘服务器还能获得RSU通过空口收集的网联车辆信息数据,计算出整个道路交通参与者的信息。RSU可以在边缘计算单元中获得所有交通参与者的信息,并通过通讯方式向其周围智能网联车辆,通过通讯方式实现交通参与者信息的传输。 相对于已有的其它路侧感知方案,视觉毫米波雷达融合的路侧感知方案具有如下特点: 低延迟,在传统的路侧感知方案中,通常使用多点传感器(视频,毫米波雷达)将其放入MEC的GPU中,再用MEC的GPU进行视频处理和目标融合。但是受网络传输和视频编解码的限制,视频目标的延时较大,且无法控制(RTSP推流延迟一般在200ms–1s),这与雷达的目标融合有一定的困难,而且精度较低。 与之相比,视觉毫米波雷达融合摄像机原始视频流线直接与设备内部处理器相连,省去了网络传输和视频编解码过程,将延迟控制在50ms以内。 在协作式智能交通系统的车用通信系统应用层和数据交互标准等标准中,明确规定,每个场景的端到端延迟不得超过100毫秒。提出了一种基于雷视融合的路侧感知方案。 1、覆盖面广 探测距离远,可视化角度大于90°,适合于人车混行、车流密集、易拥堵的路段,能同时识别出行人、非机动车辆等,并能识别出行人、非机动车等目标,并能有效降低车辆的成本。 2、高准确性的数据 采用MIMO一体化系统,具有±0.32m的距离精度和±±0.32m的方位精度(远距)和±0.3°(近距)的精度,在0.1m/s范围内,可以正确地检测、分辨行人和车辆,并能进行全息还原,从而实现全局目标向量化。 3、独立多功能 视觉毫米波雷达融合方案能够满足汽车协同标准中DAYI和DAYII全场景对路侧感知的需求。内建有先进的交通算法和丰富的本地事件输出,例如拥挤事件、异常停车事件、逆行事件、大货车低速预警、城市路口行人碰撞预警等。它能为车辆协同应用提供数据支持,帮助车辆提前锁定消除远、盲区安全冲突,在辅助人工驾驶的同时,还可以为单车自动驾驶技术提供更为可靠的环境信息支持。 4、工程部署容易 视觉毫米波雷达融合方案采用-40°C到70°C的宽温设计,IP65防水,完全适应各种户外场景。使用专用工具可以对雷视融合进行现场配置,可以在15-20分钟内完成雷达、录像及GPS坐标系的标定。 视觉毫米波雷达融合方案可以应用于多种场景中,主要分为两大类:智能交通管理和V2X车联网端感知。 1、面向智能交通管理:主要应用于城市路口自适应信号控制、违章抓拍辅助、车流量统计、非机动车检测、交通路段流量检测、车辆识别、事故检测、速度测量、拥挤检测、抛洒物检测、城市和农村道路交通流量统计及预警系统。 2、视觉毫米波雷达融合方案将感知融合算法向前移动到终端,大大减少了在边缘侧的感知延时和计算压力,利用视频和毫米波雷达各自的优点,提高了识别精度。车辆协同的关键系统是路侧感知系统。本文提出了一种基于雷视融合的方案,它能够广泛配置和实现路侧感知的全覆盖,满足了各种应用场景和位置需求。目前,雷视融合一体机已经在多个试点地区部署应用。在未来,雷视融合一体机将进一步提高探测精度,融入更多交通事件检测算法中,充分支持路侧感知对传感器和数据的多种需求。
基于乐鑫wifi模块ESP32的ObnizOS对用户开放ACK模块实现Alexa语音控制,去年9月,日本物联网公司CambrianRobotics发布了Obniz开发板,其基础是乐鑫wifi模块ESP32-WROOM-32模块,Obniz和云服务。ObnizOS是一个运行于Obniz开发板的操作系统,用户可以在将ESP32和ESP32-WROOM-32模块的设备上安装和使用,或者通过调用Obniz云上的API进行操作。目前,所有Obniz平台账户都可以免费使用ObnizOS操作系统(每个用户只限一台设备)。 ObnizOS性能: 1、通过IO/外设/乐鑫wifi模块低功耗蓝牙云的远程控制功能, 2、支持通过在Obniz云保持双向通信 3、通信通道中进行TLS1.2加密和服务器身份验证 4、使用公钥身份认证的设备认证机制 5、确保持续在线,如 ping 和看门狗定时器 6、可使用 Wi-Fi / 以太网进行连网 7、预先网络配置功能(串行通信或 softAP) 8、静态 IP 代理可连接到隐藏的 SSID 9、OTA升级特性 基于乐鑫wifi模块ESP32的Obniz是一款可连接云的开发板,对Obniz云上的API(比如REST或者WebSocketAPI)进行控制。通过obniz.js库,Obniz的界面可以直接在Web页面上运行。 利用Obniz,用户可轻松完成各种类型的硬件项目。使用者不需要使用应用程式或Slogger固件,只需将马达或传感器与Obniz开发板相连,就可以通过网络、电脑或手机编写程式。另外,Obniz的开发控制台还具备在线编辑功能。这样,用户可以跳过建立开发环境的步骤,直接创建并运行自己的程序。 乐鑫发布了AlexaConnectKit(ACK)模块,帮助用户轻松实现Alexa语音控制。乐鑫发布AlexaConnectKit(ACK)模块乐鑫wifi模块ESP32-PICO-V3-ZERO,帮助用户实现与ACK云服务的无缝连接。并且提供了多种开箱即用的功能,如: Alexa,Frustration-FreeSetup(FFS),DashReplenishmentService(DRS)等。万物智联时代已经来临,人们开始关注智能设备和语音控制技术,乐鑫创始人兼CEO张瑞安表示。与亚马逊合作,乐鑫致力于向用户提供优惠计划,减少智能设备开发难度。乐鑫wifi模块ACK模块就是这样一种解决方案,它让用户可以很容易地构建和管理各种智能设备。 ESP32-PICO-V3-ZERO是基于ESP32-PICO-V3系统级封装(SiP)(16×23×2.3mm)的一个小型模块。ESP32-PICO-V3搭载ESP32(ECOV3)芯片,集成了4MBSPIFlash、晶振、滤波电容和RF匹配链路。由于器件高度集成,降低了下游客户的供应链压力,提高了设备控制效率。模块已经通过FCC,CE,SRRC,IC,RCM等认证。ESP32-PICO-V3-ZERO模块的核心是乐鑫的ESP32(ECOV3)芯片,集成Xtensa®双核32位LX6微处理器,它支持2.4GHzWi-Fi,蓝牙和低功耗蓝牙连接,采用台积电40纳米的低功耗工艺。 ESP32-PICO-V3-ZERO完全支持亚马逊的AlexaConnectKit(ACK)。它是一种托管服务,它可以帮助设备制造商轻松、快速地开发出支持亚马逊服务的产品,并为每台设备提供固定的云服务。ESP32-PICO-V3-ZERO自带默认的ACK固件,用户可以通过编写AlexaSkill、手机APP或者其他复杂的设备连接到Alexa和Internet。 利用乐鑫wifi模块ACK模块ESP32-PICO-V3-ZERO,用户可以轻松、快捷地构建智能家居类的物联网产品。与此同时,模块还将以其体积小、性能优异、无缝智能连接等特点,为用户提供高品质的智能连接方案。
视觉感知和24G毫米波雷达感应模块技术在路侧上面的应用,何谓路侧感知?路侧感知是通过各种传感器,如视觉传感器、24G毫米波雷达感应模块、激光雷达,与边缘计算设备相结合,实时获取当前道路交通参与者和路况信息。利用车路协同技术,按照约定的通信协议和数据交互规范,实现车-人-路-云之间的信息交换和指令控制。路侧感能够在一时间向驾驶员提供道路状况的实时信息,并作出诸如行人、车辆碰撞预警、前方交通警告等有效决策。意外报警等;为有关交通部门提供监测和预测道路交通环境,如车流统计、车辆违停检测、区间速度等。 路侧感知可有效弥补车辆的感知盲区,为驾驶员提供及时预警,并在一定范围内为交通部门实现车辆协同调度,可有效改善城市道路交通拥堵状况。在车联网络侧智能基础设施建设的推动下,路侧感知将使道路更“智能化”。 这个市场有多大: 据《智能网联道路系统等级定义及解释报告(征求意见稿)》,可以看出,中国公路学会从交通基础设施信息化建设、从智能、自动化角度出发,结合应用场景、混合交通、主动安全系统等情况,将交通基础设施系统划分为I0(无信息/无智能/无自动化)和I5级(基于交通基础设施的完全自动驾驶),有六个等级。 但对于不同等级的公路,其信息化(数字化/网络化)、智能化、自动化程度不同,路侧感知设备的布设就会有所不同,计算方法也会有所不同,等级越高,投入成本越大,自动化程度就越高。 通过赛文交通网络的公布数据可以看出,2018年我国公路里程数表现为:(1)城市道路400,000多公里,50多万城市路口;(2)国道里程36.30万公里,国道里程37.22万公里,农村公路里程403.97万公里;(3)高速公路14.26万公里。根据初步估算,高分辨率摄像机、24G毫米波雷达感应模块、微波雷达、RFID等感知设备,平均在高速公路/省际干线10万/公里,感知设备市场规模达到880亿;城市路口平均20万/每秒,城市路口平均20万个。同时,随着我国新基础设施建设的推进,公路里程数持续增长,路侧感知设备的市场份额日益增长。 路侧感知设备是车联网系统的核心组成部分,随着车联网通信平台的建设的完成,其所占的比例将逐年增加。 发展形势如何: 大规模建设5G通信平台。5G网络具有低延迟、高可靠性、高容量等特点,5G的商用使5G实现了车、路侧端的实时通讯。5G通信平台是车联网络侧的核心设备。现在华为、大唐、高新兴等集团公司都积极参与到5G通信平台的建设中,行业巨头公司的加入,无疑是看到了车联网络侧网侧的巨大商机。 云的超强计算能力: 云强大的存储能力、计算能力、安全可靠以及资源丰富度,能够在车载、路侧感知端有效处理交通数据信息,该系统能实时分析道路交通状况,并将处理后的交通数据传输到周边车辆及相关平台,重新调度现有车辆,优化配置交通状态。当前,腾讯、百度、阿里、华为、滴滴等行业巨头都在积极推进其云控平台的建设,优化汽车后端平台。 大规模地配置路基设备: 随着政府新基建的推进,我国在城市道路、高速公路上部署了大量的视频监控、雷达等设备,并开始形成规模。当前,我国正在全面推进5G通信平台和车联网后端平台的建设,政府也积极发展智慧交通,大力推进路侧智能基础设施建设。唯有将车端、云端和路端三方技术与设备相结合,实现“感知、通信、计算”三大功能。所以路侧感知是构建智能交通系统不可或缺的一环。现在,越来越多的传感器厂商和集成商,已经开始采用局路侧感知技术。 将来的道路在哪里: 开发适用于路侧感知网络的传感器。目前在路侧感知方案中,大多使用传统交通传感器,如卡口摄像机、交通摄像机、交通雷达等,甚至还有车载激光雷达和24G毫米波雷达感应模块。由于传统的交通或车载传感器在设计之初并不是为车侧感知量身定制,因此在某些核心指标,如探测范围,探测精度,时延等,都无法满足车路协同的标准要求。 路侧感知是车辆协作的核心系统,其感知数据的质量直接影响到各个场景应用的效果和可行性。由于缺少合适的路侧传感器,目前路侧感知尚未形成规模。根据车辆路径协作的实际情况和标准要求,研究开发具有针对性的地路侧传感器是当务之急,是推动路侧感知快速发展的重要手段。 较优的路侧感知方案: 目前路侧感知方案大多采用摄像机、激光雷达、24G毫米波雷达感应模块获取路面信息,通过网络汇集到边缘计算单元MEC进行数据融合与分析。根据RSU与智能网联汽车,通过计算整个道路交通参与者的信息,然后按约定的通信与交互标准传递到路侧车辆。但是这种类似强MEC方案,对路侧网络的质量要求很高,标定困难,系统时延,功耗和综合成本较高,且很难满足其需求。 怎样利用这些传感器的特性,使它们大限度地发挥作用;研究开发低成本、低功耗边缘计算设备是路侧感知中亟待解决的重要问题。
基于乐鑫方案深圳代理商ESP32-WROOM的物联网微平台乐鑫MINI系列模块,在巴西,物联网初创企业SiriNEOTechnologies发布了基于乐鑫ESP32-WROOM系列模块的物联网微平台JARMESP32。 SiriNEOTechnologies是一家在巴西成立的公司,致力于物联网连接,电信生态和数据分析。本公司基于乐鑫方案深圳代理商ESP32-WROOM系列模块推出JARMESP32物联网平台,专为需要快速连接和低功耗的项目设计。JARMESP32具有ESP32-WROOM系列模块的功能特性,支持Wi-Fi(802.11b/g/n)、经典蓝牙和低功耗蓝牙双模式、配置8MBFlash、64MbitSPIFlash及板载UFL天线等。 JARMESP32不像市场上其它的ESP32开发板,集成了大部分功能传感器,使用户可以轻松、快速地利用物联网感知系统平台。这样,JARMESP32就能为各种物联网系统提供多样化的解决方案,借助于扩展板、屏蔽板和无线模块(例如LoRaWAN、SIGFOX、GPRS和ZigBEE)。JARMESP32适合各种物联网应用场景,您是否已经迫不及待?利用JARMESP32快速创建你自己的IoT解决方案! 乐鑫方案深圳代理商MINI系列!乐鑫科技推出基于ESP32-S2F芯片的ESP32-S2-MINI系列模块,其中包括ESP32-S2-MINI-1和ESP32-S2-MINI-1U通用Wi-FiMCU模块。该产品具有强大的功能和丰富的外部接口,乐鑫方案深圳代理商是物联网、可穿戴电子设备以及智能家居等应用场景的理想选择。 SP32-S2-MINI-1采用PCB板载天线,ESP32-S2-MINI-1U采用IPEX天线,两个模块都配有4MBSPIFlash。ESP32-S2-MINI模块基于ESP32-S2FH4芯片设计。ESP32-S2FH4搭载Xtensa®32位LX7单核处理器,工作频率高达240MHz,具有低功耗协处理器,用来替代CPU执行不需要大量计算的任务,比如监视外设的状态变化,或者某些模拟量是否超过阀值等等。ESP32-S2FH4集成了丰富的外部接口,包括SPI.I2S.UART.I2C.LEDPWM.LCD接口.Camera接口.ADC.DAC.触控传感器.温度传感器,高可达43个GPIO。同时,它也提供了USBOn-The-Go(OTG)的全速度接口,让用户可以在任何时间和任何地方使用USB。 当前,FCC.CE和SRRC认证正在通过ESP32-S2-MINI-1和ESP32-S2-MINI-1,认证工作已经完成,届时,这两个模块将符合美国联邦通信委员会欧盟以及中国无线电管理委员会制定的健康.安全和环保标准。乐鑫方案深圳代理商ESP32-S2-MINI系列模块及相应的开发板将在十二月正式投入生产。乐鑫MINI系列产品将根据ESP32、ESP32-S3和ESP32-C3推出模块和开发板! 如需更多产品信息,请与乐鑫方案深圳代理商飞睿科技支持联系。如果需要购买样品,请直接点击购买。
微波雷达安防传感器模块在监狱/赛事/军事训练场机场应用,微波雷达安防传感器模块主要针对空中低小慢目标的侦察跟踪,采用先进的多普勒技术,具有超高的范围精度,可输出目标三坐标信息(选用测高阵面可以实现高度测量),该系统能同时对多个目标做出快速反应,并具有搜索转局部搜索功能,可以为您提供高质量且经济有效的户外保护探测解决方案。 微波雷达安防传感器模块通过天线发射高频电磁波并接收处理反射波,以此判断覆盖范围内物体的移动,给出相应电信号。用于对低空小慢目标和行人车辆进行探测,可用于警戒和目标显示,能实时、准确地给出目标的轨迹信息。 应用于监狱、军事基地等重点地区,对微型/小型民用无人机进行探测,警戒和目标指示,能正确地给出目标的方位、距离、高度和速度等轨迹信息。在监狱、展览馆、军事基地等重点场所,主要用来探测警报器和靶标,能正确地给出目标的方位、距离、高度和速度等航迹信息,并对多批目标进行处理。 1、监狱/拘留所 狱中、看守所属于保密的隐私区,同时又属于敏感区,而针对外面的入侵、偷拍、投送等行为则需要重点防范,根据所掌握的情况,我司雷达可以对管制区域进行扫描探测,发现和跟踪非法侵入人员,一时间上报目标方位信息。 2、赛事/会议 有些重大政治会议和大型体育活动在举行时,面对低空飞行器的干扰和偷拍,会对比赛现场人员、赛程/日程产生很大影响,我司雷达可在场馆周围布防,对此类飞行器进行探测跟踪和报告,以达到提前预警的效果。 3、机场 在民用机场和军事训练机场等地区,当有人员非法闯入时,一旦发生非法闯入,就会对人民的公共安全和国家信息安全造成极大的不利影响,我司微波雷达安防传感器模块在相关机场进行了大量的测试试验,曾经有成功布防户外非法入侵的案例。
乐鑫一级代理商ESP32支持TensorFlowLiteMicro/ESP32免费流媒体服务,本论文将以ESP-EYE开发板为例,说明TensorFlowLiteMicro如何在ESP32上运行。 八月二十八日,TensorFlow在官方博客上宣布TensorFlowLiteMicro支持乐鑫一级代理商ESP32。 下面是博客原文: 目前,ESP32已广泛用于智能家庭以及无线连接设备和工程中,该系统可以连接各种传感器和执行器,以实现对环境的感知与响应。当在ESP32上运行TensorFlowLiteMicro时,本地推断引发的各种用例场景都会出现。乐鑫一级代理商ESP32采用双核处理器,并具备出色的功能,极大地减少了运行TFMicro繁琐的工作。Wi-Fi回传可以帮助用户进行远程部署,并基于做出的推论触发动作。 脸部监控/智能门铃摄像头的例子 本文把大家熟悉的人脸检测实例改造成一个智能门铃,并用ESP-EYE开发板作演示。值得注意的是,这个例子使用了人脸检测技术(在摄像机前检测人脸),而不是身份识别。 ESP-EYE开发板包括ESP32 Wi-Fi/Bluetooth MCU和2MP摄像头。   对于这个例子,一旦开发板上的摄象机检测到一个人靠近设备,它将自动发送一条通知邮件。 行动指南: 1、准备乐鑫一级代理商ESP-EYE,此外,还需要准备一条USB转接口的数据线,以使ESP-EYE能够与Windows/Linux/macOS系统的主机相连。 2、codeBase:https://github.com/espressif/tensorflow/ 3、安装开发主机:通过ESP32的交叉编译工具链和实用程序建立开发主机,并根据ESP-IDF的入门指南建立工具链和ESP-IDF。 4、生成案例make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile TARGET=esp generate_doorbell_camera_esp_project,使用以上命令。 5、存取示例项目目录:cd tensorflow/lite/micro/tools/make/gen/esp_xtensa-esp32/prj/doorbell_camera/esp-idf。 6、通过下面的命令克隆乐鑫一级代理商ESP32摄像机组件:$ git clone https://github.com/espressif/esp32-camera components/esp32-camera。 7、将照相机和邮箱地址配置为:idf.py menuconfig。 8、在CameraPins和SMTP中,选择cameradetails和emaildetails。 9、构建示例:idf.pybuild,trade。使用下面的命令idf.py --port/dev/ttyUSB0 flash monitor,来刷新和运行该程序。 现在,无论何时检测到人脸,程序都将一封电子邮件发送给已配置好的邮箱地址。 做完门铃声摄像头示例之后,您也可以试用TFMicro的其他应用项目,比如hello_world和micro_speech。 乐鑫一级代理商ESP32是一个强大的MCU,具有240MHz的时钟频率。仅使用一个CPU内核,一秒之内就可以完成(大约700ms)检测(我们还会进一步优化性能以缩短时间),因此可以让另一个内核自由地处理应用中的其他任务。 ESPFLIX:一个基于乐鑫一级代理商ESP32的免费流媒体服务。 著名创造者Rossum告诉我们如何构建一个开放源码机顶盒,以及如何让它访问基于ESP32的视频流服务。 近日,著名创客Rossum在博客上展示了他创建的ESPEFLIX,它以ArduinoIDE框架为基础,可以在乐鑫一级代理商ESP32上正常工作。Hackaday网站作者LewinDay认为:“目前,如果您的电视不能直接使用流媒体服务,那么这样你就有很多选择了,比如用AppleTV,Chromecast或者Android机顶盒来播放你想看的东西。但是如果你仍然有复古的情结,ESPFLIX将会成为你的不二选择。” ESPFLIX是Rossum基于以前的ESP_8_BIT项目而开发的,它的示意图很简单: ESPFLIX还具备NTSC/PAL彩色合成视频输出功能,增加视频、音频编解码器及AWS流媒体服务,这样,就可以创建一种类似于Netflix(一家会员订阅的流媒体播放平台)的开源平台。ESPFLIX的视频输出采用MPEG1标准,分辨率352×192;通过SBC音频编解码器输出。SBC一开始主要用于蓝牙设备,而在这个项目中,由于它有非常小的采样缓冲,所以很容易用乐鑫一级代理商ESP32的RAM解码。由ESP32产生合成视频,输出视频。 ESPFLIX视频库现在包含了AmazonWebServices上的非版权资源。Rossum在充分发挥AWSCloudfront快速内容发布网络的优势的同时,它对ESP32的RAM进行了巧妙的利用,使得ESPFLIX的视频流服务在全球范围内得以实现。 就像Rossum说的:乐鑫一级代理商ESP32是一款精密和功能强大的设备。用它,你就能开发一台比一个遥控器还便宜的机顶盒!在获得与AWS平台相似的视频流服务时,用户只需要花很少的时间和费用。
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