OAK小小的身材中集成了4K彩色像素、雙目深度相機、慣性測量單元「IMU」、高性能AI處理芯片，濃縮的都是精華。
OAK能夠幫助初學者快速上手實現AI神經推理、深度視覺、圖像處理等學習研究和產品開發，并且其性能比一般神經推理芯片強大很多倍。它完美地適用于機器人、無人機、無人船、無人車等系統開發，軟件部分開發非常簡單，消除了嵌入式人工智能的編譯痛苦，讓你更加專注于項目的構思和實現。
OAK搭載了英特爾旗下子公司Movidius推出的Movidius MyRiad X視覺處理器(VPU)，這是一種低功耗的系統芯片(SoC)，用于在基于視覺的設備上加速深度學習和人工智能。
OAK是OpenCV官方指定AI學習和競賽套件。它是專門為機器視覺、人工智能打造的高性能，低功耗，一體化解決方案：
l 硬件集成高性能4K彩色相機和2個黑白工業相機（可選），intel Myriad X神經網絡加速芯片，無需額外購買其他硬件；
l 固件直接支持雙目深度測距功能，無需額外開發雙目算法；
l 支持所有深度學習算法框架，包含主流的Tensorflow，Caffe，Pytorch等；
l 支持海量的開源神經網絡模型，包含MobileNetv2SSD ，TinyYOLOv3 and v4 ，Deeplabv3+等；
l 神經推理工作時具有極低的功耗（平均2.5W）；
l 支持4K 30fps H.264/H.265視頻編碼功能；
l 具有中英文網站學習教程；
l 支持快速原型驗證到產品化落地整個過程。
OAK能做哪些事？
能做的事情，多到你懷疑人生。甭管你是天上飛的無人機，還是路上跑的無人駕駛小汽車，又或是醫療，安防，視頻處理等方面。一切和圖像處理有關的地方，OAK都能大放異彩。
以下是OAK的實際應用案例：
l 物體檢測：免費模型包括MobileNet-SSDv2, Tiny-YOLOv3, Strawberry Detector, Mask / No Mask Detector, Safety-Glasses等，并且還提供免費Google Colab項目以供定制。
l 人臉檢測: 支持面部特征識別，情緒識別，年齡識別，體型識別，身份識別與二次驗證/核對等。
l 車輛檢測: 支持車型識別，車牌檢測，車牌號識別等。
l 行人檢測: 支持單人追蹤，比對/核驗/計數等。
l 姿態檢測: 支持人體關節點3D坐標記錄。
l 文字識別（OCR）: 支持文字識別，讀取。
l 圖像語義分割: 支持基于深度檢測的圖像分割。
l 雙目測距：實現深度視覺，3D物體定位，SLAM建圖。
l H.264和H.265編碼：HEVC，1080p和4K視頻。
OAK相比其他嵌入式人工智能產品的優勢？
l OAK不需要其他繁瑣的配置，30秒快速上手。
l 硬件直接集成了高性能相機模組，集成一個1200萬高像素彩色相機和可選的2個黑白工業相機，無需額外購買其他硬件。
l 固件直接支持雙目深度測距功能，無需額外開發雙目算法。
l 支持所有深度學習算法框架，包含主流的Tensorflow，Caffe，Pytorch等。
l 支持海量的開源神經網絡模型，包含MobileNetv2SSD ， TinyYOLOv3 and v4 ，Deeplabv3+。
l 支持多種編程語言，包含C/C++，Python等。
l 無縫支持Opencv軟件庫，是OpenCV官方指定AI學習和競賽套件。
l 支持業界的OpenVino深度學習部署平臺。
l 支持4K 30fps H.264/H.265視頻編碼功能。
l 支持快速原型驗證到產品化落地整個過程。
OAK詳細參數
處理器參數
處理器參數 | |
Movidius MyRiad X視覺處理單元 | 內置于每個OAK模塊 |
計算能力 | 4萬億次運算每秒 |
空閑功率 | 0.7W |
工作功耗 | 2.5W |
相機參數
相機參數 | ||
相機 | 彩色相機 | 黑白工業相機 |
Shutter Type | Rolling Shutter | Sync Global Shutter |
Image Sensor | IMX378 | OV9282 |
Max Framerate | 60fps | 120fps |
H.265 Framerate | 30fps | / |
Resolution | 12MP (4056×3040 px/ 1.55um) | 1MP (1280×800 px/3um) |
Field of View | 81° DFoV – 68.8° HFoV | 81° DFoV – 71.8° HFoV |
Lens Size | 1/2.3 Inch | 1/2.3 Inch |
Focus | 8cm – ∞ (AutoFocus) | 19.6cm – ∞ (FixedFocus) |
F-number | 2.0 | 2.2 |
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