Offline AI Binocular 3D Vision Recognition Sensor (Face / Palm Vein / QR Code) - DFRobot

Questo sensore di visione binoculare AI è un modulo di riconoscimento multimodale autonomo progettato per un'autenticazione dell'identità altamente sicura e versatile. Funziona con un potente processore AI integrato, utilizzando doppie telecamere a colori e a infrarossi per eseguire tutti i calcoli localmente. Il cuore della sua funzionalità risiede nella sua capacità di identificazione tre in uno, che integra un robusto riconoscimento facciale, un sicuro riconoscimento delle vene del palmo della mano e la scansione universale dei codici QR in un unico dispositivo compatto. Le caratteristiche principali includono il rilevamento avanzato della vitalità 3D per l'anti-spoofing, l'elaborazione AI offline completa che elimina qualsiasi carico computazionale sul sistema host e l'archiviazione locale per un massimo di 1.000 utenti. Con la sua semplice interfaccia UART, questo sensore di visione AI offline è ideale per una rapida integrazione in applicazioni quali il controllo di accesso sicuro, i sistemi di domotica e i terminali automatizzati per la vendita al dettaglio.

Biometria ad alta sicurezza con rilevamento della vitalità 3D

La sicurezza è fondamentale nei sistemi di autenticazione. Questo sensore di riconoscimento facciale utilizza un sistema di telecamere binoculari (RGB + infrarossi) per acquisire informazioni di profondità 3D, consentendo un sofisticato algoritmo di rilevamento della vitalità. Questa tecnologia distingue efficacemente una persona viva da una rappresentazione 2D, fornendo una protezione robusta contro i tentativi di spoofing che utilizzano foto o video. Con un tasso di falso accettazione (FAR) del riconoscimento facciale pari allo 0,001%, il modulo offre un livello di sicurezza adeguato per applicazioni critiche di controllo degli accessi.

Versatile funzionalità di riconoscimento 3 in 1

Il sensore di visione binoculare AI offre una flessibilità senza pari combinando tre distinti metodi di riconoscimento. Il riconoscimento facciale basato sul deep learning garantisce un accesso rapido e senza contatto. Per una maggiore sicurezza, l'algoritmo di riconoscimento delle vene e delle impronte palmari identifica i modelli venosi sottocutanei unici, un marcatore biometrico estremamente difficile da replicare. Infine, la decodifica integrata dei codici QR offre una soluzione pratica per concedere accessi temporanei, elaborare pagamenti o accoppiare dispositivi, rendendo il sensore adattabile a un'ampia gamma di requisiti operativi.

Potente elaborazione AI offline su modulo

Dotata di un System-on-Chip (SoC) dedicato con un'unità di elaborazione neurale (NPU) da 0,5 TOPS, la telecamera AI Vision gestisce internamente tutti i complessi algoritmi AI. Questo design “edge computing” significa che non richiede risorse di calcolo dal dispositivo host, consentendo il controllo da qualsiasi microcontrollore, compresi i modelli base come Arduino Uno. Tutti i dati utente, inclusi 1.000 modelli di volti e 1.000 modelli di vene del palmo della mano, vengono archiviati ed elaborati localmente, garantendo le prestazioni del sistema, la privacy dei dati e la funzionalità anche senza una connessione di rete.

Integrazione perfetta tramite UART e USB

Progettata per una facile implementazione, la telecamera binoculare comunica i risultati del riconoscimento tramite un semplice protocollo seriale UART, rendendo semplice l'integrazione in progetti di prodotti nuovi ed esistenti. Inoltre, l'interfaccia USB supporta il protocollo UVC (USB Video Class), consentendo al modulo di trasmettere video come una webcam standard. Questa doppia funzionalità è preziosa per applicazioni che richiedono feed video per il monitoraggio, la conferma visiva o la creazione di sistemi di videocitofonia.

Figura: Schema della composizione hardware del sensore di riconoscimento della visione binoculare AI

Caratteristiche

• Il rilevamento della vitalità 3D binoculare resiste allo spoofing tramite foto/video.
• Algoritmi basati su reti neurali: riconoscimento facciale, riconoscimento delle vene del palmo della mano, decodifica dei codici QR.
• Memoria locale: 1.000 volti + 1.000 modelli di vene del palmo della mano.
• Funziona in condizioni di oscurità totale e in assenza di luce solare diretta all'aperto.
• Nessun requisito di calcolo host; tutta l'elaborazione AI avviene offline sul modulo.

Applicazioni

• Sistemi domestici intelligenti
• Serrature intelligenti
• Terminali di pagamento self-service per la vendita al dettaglio
• Sistemi di pagamento 3D basati sul riconoscimento facciale/delle vene del palmo della mano
• Sistemi di autenticazione delle vene del palmo della mano

La confezione contiene: 1 x Offline AI Binocular 3D Vision Recognition Sensor (Face / Palm Vein / QR Code) - DFRobot

Nello specifico, il kit include:

• 1 x Sensore di riconoscimento visivo binoculare AI (viso, vene del palmo della mano e codice QR)
• 1 x Cavo da 1,25 mm a 4 pin con connettore femmina Dupont
• 1 x Cavo dati USB