Kamera Night Vision HD (F) do Raspberry Pi z podświetleniem IR i regulacją ostrości - Waveshare 10299

Identyfikacja wariantu#

Nazwa modelu: Kamera Night Vision HD (F) do Raspberry Pi z podświetleniem IR i regulacją ostrości - Waveshare 10299
MPN producenta: 10299
SKU podane przez sklep: 560343

Typ produktu w katalogu sklepu: Kamery do Raspberry Pi
Wariant: wariant domyślny

Parametry techniczne#

Sklepy i ceny#

Powiązane tematy

Visual odometry i VIO w UAVArchitektura visual odometry i visual-inertial odometry dla UAV: geometria projekcyjna, frontend cech, estymacja ruchu, skala monocularna, preintegracja IMU, filtry i optymalizacja sliding-window, układy odom/map/body/camera, kalibracja czasu i ekstrynsyki, metryki jakości, resety oraz bezpieczne podanie wyniku do autopilota.Termowizja w poszukiwaniu osób z UAVTechniczny podręcznik użycia termowizji UAV w poszukiwaniu osób: fizyka LWIR i pozorna temperatura, rozróżnienie kamery radiometrycznej od obserwacyjnej, znaczenie NETD, FOV/IFOV, MTF i wielkości celu w pikselach, wpływ wysokości, prędkości, kontrastu do tła, pory doby, wilgotności, mgły, deszczu, koron drzew i powierzchni wody. Obejmuje przygotowanie sensora, NUC/FFC, dobór palety i gain, wzór przeszukania, nakładanie pasów, fuzję RGB, geolokalizację punktu na terenie, przekazanie zespołom naziemnym, logowanie, QA oraz testy probability of detection i false-alarm rate na realistycznych manekinach/scenariuszach.Optical flow w UAVOptical flow jako pomiar kątowego ruchu obrazu: model projekcyjny, skala z dalmierza, kompensacja obrotu, rolling shutter, tekstura i oświetlenie, układy osi, timestamp, opóźnienie, kalibracja oraz walidacja w EKF.Fotogrametria UAV — od nalotu do produktu pomiarowegoKompletny techniczny workflow fotogrametrii UAV: specyfikacja produktu i układu odniesienia, zależność GSD od piksela, ogniskowej i wysokości, planowanie podłużnego/poprzecznego overlapu, loty cross-grid i oblique, motion blur oraz rolling shutter, kalibracja kamery i radiometria, geotagi RTK/PPK, poprawne rozdzielenie GCP od niezależnych checkpoints, tie points i bundle adjustment, dense reconstruction, klasyfikacja gruntu, DSM/DTM, ortorektyfikacja, objętości oraz niezależna ocena RMSE, bias, spatial residuals i completeness zgodnie z aktualnymi wytycznymi.