Sensore di riconoscimento della visione binoculare 3D AI offline (viso/vene del palmo/codice QR)

Questo sensore di visione binoculare basato sull'intelligenza artificiale è un modulo di riconoscimento multimodale autonomo, progettato per un'autenticazione dell'identità versatile e ad alta sicurezza. Funziona con un potente processore di intelligenza artificiale integrato, che utilizza telecamere a infrarossi e a doppio colore per eseguire tutti i calcoli localmente. Il cuore della sua funzionalità risiede nella capacità di identificazione "tre in uno", che integra un robusto riconoscimento facciale, un riconoscimento sicuro delle vene palmari e una scansione universale dei codici QR in un unico dispositivo compatto. Le caratteristiche principali includono un rilevamento avanzato della vitalità 3D per la protezione anti-spoofing, un'elaborazione AI offline completa che elimina qualsiasi carico di calcolo sul sistema host e un'archiviazione locale per un massimo di 1.000 utenti. Grazie alla sua semplice interfaccia UART, questo sensore di visione AI offline è ideale per una rapida integrazione in applicazioni come il controllo accessi sicuro, i sistemi di smart home e i terminali di vendita al dettaglio automatizzati.

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 presenza in vita. Questa tecnologia distingue efficacemente una persona in carne e ossa da una rappresentazione 2D, offrendo una solida protezione contro i tentativi di falsificazione tramite foto o video. Con un tasso di falsi positivi nel riconoscimento facciale pari allo 0,001%, il modulo offre un livello di sicurezza adatto ad applicazioni critiche di controllo degli accessi.

Il sensore di visione binoculare AI offre una flessibilità senza pari combinando tre distinti metodi di riconoscimento. Il riconoscimento facciale basato sul deep learning fornisce un accesso rapido e senza contatto. Per una maggiore sicurezza, l'algoritmo di riconoscimento delle vene e dell'impronta palmare identifica i pattern venosi sottocutanei univoci, un marcatore biometrico estremamente difficile da replicare. Infine, la decodifica integrata del codice QR offre una soluzione pratica per concedere l'accesso temporaneo, elaborare pagamenti o associare dispositivi, rendendo il sensore adattabile a un'ampia gamma di requisiti operativi.

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 di intelligenza artificiale. Questo design "edge computing" implica che non richiede risorse di calcolo dal dispositivo host, consentendone il controllo da qualsiasi microcontrollore, inclusi modelli base come Arduino Uno. Tutti i dati utente, inclusi 1.000 modelli di volti e 1.000 modelli di vene palmari, vengono archiviati ed elaborati localmente, garantendo prestazioni di sistema, riservatezza dei dati e funzionalità anche in assenza di una connessione di rete.

Progettata per una facile implementazione, la telecamera binoculare comunica i risultati del riconoscimento tramite un semplice protocollo seriale UART, semplificando 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 in streaming come una webcam standard. Questa doppia funzionalità è preziosa per le applicazioni che richiedono feed video per il monitoraggio, la conferma visiva o la creazione di sistemi di videocitofono.