Offline AI Binokularer 3D Vision Erkennungssensor (Gesicht / Handvenen / QR Code) - DFRobot

Dieser binokulare KI-Sensor ist ein in sich geschlossenes multimodales Erkennungsmodul, das für eine hochsichere und vielseitige Identitätsauthentifizierung konzipiert ist. Es arbeitet mit einem leistungsstarken integrierten KI-Prozessor und nutzt zwei Farb- und Infrarotkameras, um alle Berechnungen lokal durchzuführen. Das Herzstück seiner Funktionalität liegt in der Drei-in-Eins-Identifikationsfunktion, die eine robuste Gesichtserkennung, eine sichere Handvenenerkennung und ein universelles QR-Code-Scannen in einem kompakten Gerät vereint. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine fortschrittliche 3D-Erkennung der Lebensfähigkeit zum Schutz vor Spoofing, eine vollständige Offline-KI-Verarbeitung, die jegliche Rechenlast auf dem Host-System eliminiert, und ein lokaler Speicher für bis zu 1.000 Benutzer. Mit seiner einfachen UART-Schnittstelle ist dieser Offline-KI-Vision-Sensor ideal für die schnelle Integration in Anwendungen wie sichere Zugangskontrollen, Hausautomatisierungssysteme und automatisierte Einzelhandelsterminals.

Hochsichere Biometrie mit 3D-Vitalitätserkennung

Sicherheit ist das A und O bei Authentifizierungssystemen. Dieser Gesichtserkennungssensor verwendet ein binokulares Kamerasystem (RGB + Infrarot) zur Erfassung von 3D-Tiefeninformationen, die einen hochentwickelten Algorithmus zur Vitalitätserkennung ermöglichen. Diese Technologie unterscheidet effektiv zwischen einer lebenden Person und einer 2D-Darstellung und bietet einen robusten Schutz gegen Fälschungsversuche mit Fotos oder Videos. Mit einer Falschakzeptanzrate (FAR) der Gesichtserkennung von 0,001 % bietet das Modul ein angemessenes Maß an Sicherheit für kritische Zugangskontrollanwendungen.

Vielseitige 3-in-1-Erkennungsfunktionalität

Der binokulare KI-Sensor bietet durch die Kombination von drei verschiedenen Erkennungsmethoden eine unvergleichliche Flexibilität. Die auf Deep Learning basierende Gesichtserkennung garantiert rapido kontaktlosen Zugang. Für zusätzliche Sicherheit identifiziert der Algorithmus zur Erkennung von Venen- und Handabdrücken einzigartige subkutane Venenmuster, ein biometrischer Marker, der extrem schwer zu replizieren ist. Schließlich bietet die integrierte QR-Code-Dekodierung eine praktische Lösung für die Gewährung von temporärem Zugang, die Verarbeitung von Zahlungen oder die Kopplung von Geräten, wodurch der Sensor an eine breite Palette von Betriebsanforderungen angepasst werden kann.

Leistungsstarke Offline-KI-Verarbeitung auf dem Modul

Ausgestattet mit einem dedizierten System-on-Chip (SoC) mit einer 0,5 TOPS neuronalen Verarbeitungseinheit (NPU), verarbeitet die AI Vision-Kamera alle komplexen KI-Algorithmen im eigenen Haus. Dieses "Edge-Computing"-Design bedeutet, dass keine Rechenressourcen vom Host-Gerät benötigt werden, so dass die Steuerung über jeden Mikrocontroller möglich ist, einschließlich einfacher Modelle wie Arduino Uno. Alle Benutzerdaten, einschließlich 1.000 Gesichtsmuster und 1.000 Handvenenmuster, werden lokal gespeichert und verarbeitet, so dass Systemleistung, Datenschutz und Funktionalität auch ohne Netzwerkverbindung gewährleistet sind.

Nahtlose Integration über UART und USB

Die binokulare Kamera wurde für eine einfache Implementierung entwickelt und kommuniziert die Erkennungsergebnisse über ein einfaches serielles UART-Protokoll, was die Integration in neue und bestehende Produktdesigns erleichtert. Darüber hinaus unterstützt die USB-Schnittstelle das UVC-Protokoll (USB Video Class), so dass das Modul Videos wie eine Standard-Webcam übertragen kann. Diese Doppelfunktionalität ist von unschätzbarem Wert für Anwendungen, die Videoübertragungen zur Überwachung, visuellen Bestätigung oder zur Erstellung von Video-Gegensprechanlagen benötigen.

Abbildung: Schematische Darstellung des Hardwareaufbaus des binokularen AI-Sichterkennungssensors

Merkmale

• Die binokulare 3D-Lebensfähigkeitserkennung ist resistent gegen Foto-/Video-Spoofing.
• Auf neuronalen Netzen basierende Algorithmen: Gesichtserkennung, Handvenenerkennung, QR-Code-Dekodierung.
• Lokaler Speicher: 1.000 Gesichter + 1.000 Handvenenmuster.
• Funktioniert in völliger Dunkelheit und ohne direkte Sonneneinstrahlung.
• Kein Host-Computer erforderlich; die gesamte KI-Verarbeitung findet offline auf dem Modul statt.

Anwendungen

• Intelligente Heimsysteme
• Intelligente Schlösser
• Selbstbedienungs-Zahlungsterminals im Einzelhandel
• 3D-Zahlungssysteme auf der Grundlage von Gesichts-/Palmvenenerkennung
• Handflächenvenen-Authentifizierungssysteme

Paket enthält: 1 x Offline AI Binocular 3D Vision Recognition Sensor (Gesicht / Handvenen / QR Code) - DFRobot

Im Einzelnen enthält das Kit:

• 1 x AI binokularer Vision Erkennungssensor (Gesicht, Handvenen und QR Code)
• 1 x 1,25 mm 4-poliges Kabel mit Dupont-Buchse
• 1 x USB-Datenkabel