- 產(chǎn)品詳情
- 產(chǎn)品規(guī)格
博奧智能雙200W寬動態(tài) USB 攝像頭模組
1．產(chǎn)品描述
SD-515 是一款定焦的 USB 視頻類(UVC)雙攝頭相機(jī)模塊，在廣告機(jī)和門禁人臉識別中廣泛運(yùn)用。產(chǎn)品由 CMOS 芯片、USB2.0 的 DSP、鏡頭、連接器、PCB 等組成，提供寬動態(tài)雙路USB 1080P 視頻輸出，而且支持 YUY2 和 M-JPEG 兩種視頻格式。
外觀圖：
2．產(chǎn)品特征
圖像自動調(diào)節(jié)功能：自動白平衡，自動曝光，自動增益，寬動態(tài)（RGB+IR）
圖像效果控制：飽和度控制，銳度控制，亮度控制，對比度控制，伽瑪控制，白平衡
2.3 支持的解析度：1920*1080，1280*720，640*480
2.4 圖像視頻格式：YUY2，M-JPEG
2.4 彩色和黑白都具好良好的強(qiáng)光抑制功能（寬動態(tài)），滿足戶外強(qiáng)光條件下使用。
3．產(chǎn)品主要規(guī)格
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Size |
L80 x W24x H14 |
(±0.2 mm) |
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PCB Thickness |
1.6 |
(±0.1mm) |
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USB |
2.0 |
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Output |
YUY2 / MJPG |
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Output Size |
1920*1080，1280*720，640*480 |
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Supported OS |
Windows/Andriod/Linux |
UVC |
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Input Supply Voltage |
5.0 V±0.5V |
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Frame Rate (fps) |
FHD/25 |
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DSP |
Compatibility |
USB 2.0 |
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Capture Still Image Size |
Up to FHD image |
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Sensor |
COMS 1/2.7 BSI |
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Max Dynamic range |
105 dB（RGB）/ 105 dB（IR） |
雙寬動態(tài) |
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Active Pixel Array |
1920x1080 |
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Pixel Size |
3.0umx3.0um |
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Maximum image transfer rate |
30fps full resolution |
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Lens Constructure |
4E+IRF |
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TTL |
8MM |
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F NO |
2.4±5% |
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Field Of View |
D:73°H:65°V:40° |
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IR-Cut Filter |
650±10nm(RGB) / 850±10nm(IR) |
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TV-Distortion |
1% |
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LED |
可選 850nmLED 補(bǔ)光 |
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4.產(chǎn)品外觀規(guī)格
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序號 |
項(xiàng)目 |
要求 |
檢驗(yàn)方法 |
備注 |
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1 |
模組外觀 |
模組表面五臟污、無肉眼可見劃傷，塑膠內(nèi)務(wù)雜質(zhì) |
目測 |
全檢 |
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2 |
鏡片 |
在 700±100Lux 強(qiáng)度的光下平視、45 度反射光檢查時(shí)，不可有肉眼可見傷痕或臟污 |
目測 |
全檢 |
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3 |
螺紋膠 |
點(diǎn)膠長度為周長的 1/3-1/2,膠不可溢到鏡頭端面和鏡頭底座 |
目測 |
全檢 |
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4 |
密封膠 |
在底座與板之間均勻充滿密封膠，不可有間隙、無厚薄不均的現(xiàn)象，不可有膠溢出板邊緣導(dǎo)致外形尺寸超標(biāo)的現(xiàn)象 |
目測 |
全檢 |
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5 |
PCB/FPC |
1）表面無臟污、印刷字體清晰； 2）邊緣毛刺長度小于 1mm，寬度小于 0.3mm； 3） 邊緣缺口長度小于 1mm，寬度小于 0.1mm每棱邊不多于 2 處 |
目測 |
抽檢 |
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6 |
外形尺寸 |
根據(jù)圖紙測試尺寸，要求：長±0.2mm,寬 ±0.2mm，高±0.2mm |
數(shù)顯卡尺 |
抽檢 |
5. 產(chǎn)品圖像規(guī)格(Image Specification)
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序號 |
檢驗(yàn)項(xiàng)目 |
要求 |
檢驗(yàn)方法 |
備注 |
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1 |
污點(diǎn)（Dust） |
白場下，獲取圖像，目測全畫面不允許有可見異物存在 |
測試夾具，白色背光 |
全檢 |
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2 |
成像方向（imagingdir ection） |
符合客戶圖紙要求 |
PC 測試 |
全檢 |
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3 |
壞點(diǎn)與集束型壞點(diǎn) （Dead &Wound pIxel） |
1）暗場下，總亮點(diǎn)數(shù)小于400pixel 2） 白場下，總暗點(diǎn)數(shù)小于 400pixel |
測試夾具，（白色背光） |
全檢 |
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4 |
視場角（FOV） |
對角線（Diagonal）：140°±10° |
測試夾具，視場角標(biāo)板 |
全檢 |
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5 |
像面均勻度（Shading） |
四角距離中心 90%視場處亮度均值達(dá)到中心視場亮度的 80%以上 |
測試軟件，白色背光 |
全檢 |
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6 |
幾何失真（TVdistortion） |
枕形失真（正數(shù)）或桶形失 真（負(fù)數(shù)）均不大于-25% |
Distortion Chart |
全檢 |
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7 |
灰階（Grayscale） |
相鄰可分辨率的兩灰階亮度差值必須大于 （8 除特定外） |
測試軟件，灰階標(biāo)板 |
抽檢 |
6. 產(chǎn)品可靠性
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序號 |
項(xiàng)目 |
條件及要求 |
備注 |
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1 |
低溫儲存 |
溫度： -30℃，時(shí)間： 48 小時(shí) |
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2 |
低溫運(yùn)行 |
溫度： -10℃，時(shí)間： 48 小時(shí) |
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3 |
高溫儲存 |
溫度： 70℃，時(shí)間： 48 小時(shí) |
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4 |
高溫運(yùn)行 |
溫度： 60℃，時(shí)間： 48 小時(shí) |
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5 |
冷熱沖擊試驗(yàn) |
0 ℃ → 60 ℃ （各 30min ） 高 低 溫互 相 轉(zhuǎn) 換 時(shí)間 為 20 分 鐘 Total：20cycles |
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6 |
自由跌落測試裝 |
高度 100cm， 6 面跌落， 3 次 |
（包裝后） |
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7 |
振動試驗(yàn) |
50Hz,振幅 2mm,，振動 2 個(gè)小時(shí) |
（包裝后） |
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8 |
USB 插拔 |
1) 插入： 5S，拔出： 5S， 2) 20 次 |
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7.接線說明
兩個(gè) USB 端口完全獨(dú)立，采用５V 共電，PIN 定義如下圖：
8.產(chǎn)品結(jié)構(gòu)圖紙
博奧智能人臉識別算法SDK
一、產(chǎn)品概述
隨著人們對安全問題的不斷重視,生物特征識別技術(shù)以其可靠性,有效性和安全性得到了越來越多的關(guān)注。博奧智能人臉識別技術(shù)作為生物特征識別技術(shù)的一種,以其獨(dú)特的友好性,近年來已成為了國際上的一個(gè)重點(diǎn)課題,科技是以算法為核心，專注于高精度，小型化的人臉識別技術(shù)，公司所研發(fā)的人臉識別模型在刷臉支付，智慧園區(qū)、智慧校園等多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。
博奧智能人臉識別 SDK V1.0 標(biāo)準(zhǔn)版是針對各種線下識別場景封裝的“業(yè)務(wù)型”人臉識別算法SDK，主要封裝了人臉識別通用功能，如人臉檢測、活體檢測、人臉?biāo)阉鞯?，方便客戶二次開 發(fā)?？蛻艏瓤梢宰杂山M合原子化接口，也可基于封裝的應(yīng)用模式做集成開發(fā)。
二、功能模塊
標(biāo)準(zhǔn)版SDK客戶端支持安卓系統(tǒng)，主要用于人臉識別終端設(shè)備，例如；人臉門禁機(jī)、電子班牌、刷臉支付終端、人臉考勤機(jī)等。方便，快捷，快速精準(zhǔn)的處理和反饋給戶所識別的結(jié)果。
客戶端SDK功能
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功能名稱 |
功能描述 |
輸入 |
輸出 |
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人臉檢測 |
檢測人臉（跟蹤模式下實(shí)時(shí)跟蹤人臉 ），是所有人臉?biāo)惴ú僮鞯那爸貌襟E |
BGR格式的人臉照片 |
人臉數(shù)據(jù)列 表，單個(gè)人臉數(shù)據(jù)包括；人臉框的位置及大小、5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)等 |
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質(zhì)量檢測 |
檢測人臉照片質(zhì)量，保證照片質(zhì)量，提升識別率 |
BGR格式的人臉照片、人臉關(guān)鍵點(diǎn) |
人臉的質(zhì)量維度，包含；模糊度、姿態(tài)等 |
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活體檢測 |
檢測照片中的人臉是否為活體，用于判斷是否存在攻擊行為，支持單目活體檢測、雙目活體檢測 |
BGR格式的可見光人臉照片、BGR格式的紅外人臉, 照片、人臉關(guān)鍵點(diǎn) |
活體分?jǐn)?shù) |
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人臉?biāo)阉?/span> |
根據(jù)識別的人臉，從人臉庫中搜索出最與之相似的N個(gè)人臉 |
人臉特征值、TopN |
N個(gè)人臉數(shù)據(jù)、人臉數(shù)據(jù)包括；人臉ID，相似度等 |
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特征提取 |
提取人臉照片中的人臉特征存入底庫中，用于人臉?biāo)阉骷叭四槺葘?/span> |
BGR格式的人臉照片，人臉關(guān)鍵點(diǎn) |
人臉特征值 |
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人臉對比 |
比對兩張人臉照片的相似度 |
BGR 格式的兩張人臉照片 |
相似度 |
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底庫管理 |
底庫管理，包括；添加、刪除、修改、查詢?nèi)四樚卣?，用于人臉?biāo)阉?/span> |
/ |
/ |
三、核心模塊
博奧智能人臉識別技術(shù)是以身份檢索或校驗(yàn)為目標(biāo)，通過從給定的靜態(tài)或動態(tài)圖像中提取人臉信息等手段，與數(shù)據(jù)庫中已知身份人臉進(jìn)行匹配的過程。影響人臉識別的關(guān)鍵因素有兩個(gè)；人臉底庫、識別算法。
底庫管理
底庫是一個(gè)用于識別的人員數(shù)據(jù)集合，集合是由多個(gè)人員數(shù)據(jù)組成，每個(gè)人員的數(shù)據(jù)由人員編碼、 人員分組、人員信息及多張人臉特征組成，將這些人臉特征與人臉 ID 關(guān)聯(lián)在一起，搜索時(shí)，匹配到某個(gè)人臉特征，即搜到了相關(guān)聯(lián)的人員編碼及其對應(yīng)的人員信息。幾個(gè)字段解釋如下；
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關(guān)鍵字段 |
解釋 |
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人臉特征 |
是通過人臉特征提取算法將一張人臉照片提取為一個(gè)可用于識別算法的特征值。通常情況下一張照片即可準(zhǔn)確完成人臉識別，為了支持特殊場景，允許一個(gè)人 員添加多張人臉照片提取的特征保存到底庫中，比如；添加戴眼鏡照和不戴眼鏡照，化妝照和不化妝照。 |
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人員編碼 |
由客戶應(yīng)用指定的唯一用戶 ID，客戶應(yīng)用可以通過此 ID 找到對應(yīng)人臉的相關(guān)信息。 |
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人員分組 |
用于客戶應(yīng)用根據(jù)人臉分組做特定業(yè)務(wù)邏輯處理。 |
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人臉信息 |
由客戶應(yīng)用定義內(nèi)容，比如，人員名稱或其他數(shù)據(jù)。 |
底庫是通過人臉注冊建立的，人臉注冊流程如下
1）獲取人臉照片，可從服務(wù)端下載或本地拍照獲取。
2）檢測人臉質(zhì)量，底庫的人臉質(zhì)量是影響識別準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因素之一。可以根據(jù)場景選擇不同的質(zhì)量分?jǐn)?shù)作為入庫標(biāo)準(zhǔn)，低于標(biāo)準(zhǔn)的照片將不能入庫。
3）提取人臉特征，用特征提取模型提取照片中的人臉特征。
4）人臉特征入庫，將從人臉照片中提取到的人臉特征及人臉 ID、人臉分組、人臉信息添加到底庫中。人臉 ID要確保和人臉照片關(guān)聯(lián)一致，以免出現(xiàn)人臉照片與人臉信息不匹配。
人臉識別
典型的人臉識別流程如下圖：
基于攝像頭的人臉識別是按幀處理的，每幀處理的第一步是將攝像頭的視頻流格式轉(zhuǎn)換成算法支持的格式，再送到算法中檢測并識別人臉。
人臉檢測時(shí)，檢測到的每個(gè)人臉會有一個(gè)跟蹤的ID，該ID用于在視頻流的連續(xù)幀中關(guān)聯(lián)同一個(gè)人臉，后續(xù)的識別過程都是基于該ID進(jìn)行的。
識別過程包括人臉質(zhì)量檢測、特征提取、人臉?biāo)阉鳌⒒铙w檢測等，前一個(gè)步驟通過，才能執(zhí)行后一個(gè)步驟。所有步驟都執(zhí)行通過，人臉識別才完成。
人臉識別過程中每幀人臉跟蹤信息都會以事件的形式通知到應(yīng)用層，人臉跟蹤信息包括：人臉框大小、位置、識別到的人員信息等，應(yīng)用層可以根據(jù)這些信息畫人臉框或做其他處理。
四、算法性能
算法指標(biāo)
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檢測最小人臉尺寸 |
30*30 像素 |
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識別最小人臉尺寸 |
60*60 像素（識別不帶活體）/80*80 像素（識別帶活體） |
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人臉姿態(tài) |
正常姿態(tài) 小角度姿態(tài) 大角度姿態(tài) |
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召回率 |
標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下， 10000 人底庫 |
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誤識率 |
0.5% |
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活體檢出率 |
99 %@0.5 拒真率 |
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注：識別模型會持續(xù)更新，每次更新識別模型需要重新抽取特征 |
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相關(guān)精度指標(biāo)
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場景 |
指標(biāo) |
名稱介紹 |
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識別 |
召回率 |
視頻中目標(biāo)人出現(xiàn) 100 人次，正確識別 99 人次，召回率是 99% |
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準(zhǔn)確率 |
識別次數(shù)是 100 次，其中 99 次為正確識別，準(zhǔn)確率是 99% |
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誤識率 |
1@10 萬底庫，即 10 萬底庫情況下，100 張圖像產(chǎn)生了 1 次誤識別，誤識率 1% |
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漏識率 |
1-召回率 |
活體檢測及人臉識別測試
名詞說明
活體檢測
正樣本：真人的人臉
負(fù)樣本：非真人的照片（照片、手機(jī)、面具等）
通過率：設(shè)定一個(gè)閾值，給定 M 個(gè)正樣本，其中模型輸出的分?jǐn)?shù)高于閾值的樣本
（即檢測為真人的正樣本）數(shù)量為m個(gè)，通過率=m/M
拒絕率：設(shè)定一個(gè)閾值，給定N個(gè)負(fù)樣本，其中模型輸出的分?jǐn)?shù)低于閾值的樣本（檢測為攻擊的負(fù)樣本）數(shù)量為n個(gè)，通過率=n/N
活體的效果依賴因素也非常多，包括圖片質(zhì)量、現(xiàn)場環(huán)境、活體閾值等。尤其需要指出的是，活體識別對于不同材質(zhì)的攻擊手段的防范能力是有差別的，下表給出了常見情況的檢測標(biāo)。
人臉識別
正樣本集:本人比對本人負(fù)樣本集:本人比對他人
通過率=比對通過的正樣本數(shù)(比對相似度高于閾值的數(shù)量)/正樣本集總數(shù)誤識率=比對通過的負(fù)樣本數(shù)(比對相似度高于閾值的數(shù)量)/負(fù)樣本集總數(shù)
測試環(huán)境
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測試結(jié)果
1）活體檢測
雙目活體
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拒絕率 |
通過率 |
在3516dV300上的平均耗時(shí) |
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99.6 |
95.83 |
65ms |
2)人臉識別
1:n 人臉?biāo)阉?/b>
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誤識率 |
通過率 |
閾值 |
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0.1 |
99.7 |
0.82 |
五、硬件平臺
人臉識別SDKV1.0標(biāo)準(zhǔn)版作為線下場景的通用 SDK，將逐步增加對各類平臺的兼 容 適 配 ， 包含但不限于 ： Arm Android 、 Arm Linuxx86 Linux 、 x86Windows 、Hisi3516DV300。硬件的配置、操作系統(tǒng)等都會影響到算法的實(shí)際使用效果：
客戶端
客戶端的性能影響整體的識別速度，一般來說算法的性能和主頻成正比，為保證良好的用戶體驗(yàn)，根據(jù)不同配置的硬件平臺，推出了高、低版本的 SDK，以滿足不同終端設(shè)備的適配需求。如下給出了建議搭配硬件配置的列表
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SDK 版本 |
硬件 |
操作系統(tǒng) |
配置型號 |
識別耗時(shí) |
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高配版 |
3516dV300 |
linux |
CPU:雙核 900M + 1T NPU 內(nèi)存：1G RAM+4G ROM |
250ms |
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低配版 |
全志A64 |
Android 6.0 及以上版本 |
CPU：4核 1.2GHZ 內(nèi)存：2G RAM+4G ROM |
550ms |
六、授權(quán)模式
人臉識別 SDKV1.0 支持USB模組與MIPI模組（帶芯?）授權(quán)
USB攝像頭模組/MIPI模組（帶加密IC）
客戶從指定的攝像頭模組供應(yīng)商獲取USB攝像頭模組，對接到自己的主板，導(dǎo)入人臉識別SDK，即可實(shí)現(xiàn)人臉識別授權(quán)。
其他授權(quán)方式，根據(jù)客戶產(chǎn)品狀況洽談。
