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프리즘 C-UAS

모델: 110-0201-90
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In Production
Prism® C‐UAS는 소형 드론의 탐지 및 추적 범위를 확장하여 새로운 위협에 대응하는 시간을 극대화하는 소프트웨어 애플리케이션 스택입니다. 멀티모달 소프트웨어는 고급 이미지 처리와 AI 기반 인식을 결합하여 복잡한 환경에서 조기 감지, 더 지속적인 트랙 및 더 적은 오경보를 가능하게 합니다.

Prism C‐UAS는 특허 받은 노이즈 제거, 국소 조영 증강 및 업샘플링 알고리즘을 활용하여 표적 신호 대 노이즈 비율(SNR)을 강화하고 업계 최고의 이동 표적 표시기(MTI) 감지 범위를 제공하는 신뢰할 수 있는 서브 2 × 2픽셀 소형 드론 감지 및 추적을 지원합니다. AI 물체 감지기와 다중 물체 추적기를 통해 감지를 처리하여 오탐을 줄이고 신뢰할 수 있는 단서 카운터 UAS 측정을 수행합니다. 감지 및 추적 성능은 작고 빠르며 기동이 가능한 표적에 최적화되어 있으며, F1, mAP/mAR, HOTA 및 MOTA와 같은 최신 다중 객체 추적 메트릭을 포함한 산업 표준 메트릭을 사용하여 평가되며, 대상 크기, 범위 및 시나리오에 따라 성능이 달라집니다.

빠른 통합 및 구성이 가능하도록 설계된 Prism C‐UAS는 기본적으로 연속 줌 구성을 포함한 Boson®+ 및 Neutrino® 카메라 제품군을 지원하는 동시에 일부 타사 IR 및 전기 광학(EO) 카메라를 지원합니다. Prism C UAS는 Teledyne FLIR OEM의 입증된 기술, 강력한 개발자 도구 및 전문가 기술 지원을 통해 통합 위험을 낮추어 글로벌 카운터 UAS 아키텍처 전반에서 확장 가능한 배포를 가능하게 합니다.

MAXIMIZE TIME TO RESPOND TO DRONE THREATS 

Extend detection range, improve track persistence, and reduce false alarms for earlier, more confident responses

  • Industry leading MTI detection range
  • Sub-2 × 2‑pixel small‑drone detection and tracking
  • Patented image processing improves SNR on small targets
  • High‑confidence multispectral‑trained AI detector/classifier

PURPOSE‑BUILT AI AND HIGH‑FIDELITY TRACKING 

Optimized performance for small, fast, and maneuvering targets

  • Separate acquisition and tracking pipelines enable earlier detection
  • Multi-object tracking maintains stable tracks with low fragmentation
  • Tune customizable tracking logic to mission needs

BUILT FOR STREAMLINED INTEGRATION

Lower integration risk with global-production scale and trusted technology, tools, and support

  • Sample C++ reference application, libraries, and documentation
  • Accepts 14-bit data from Boson+, Neutrino, and third-party IR cameras 
  • Compatible with EO sensors, enabling multi‑sensor solutions
  • Experienced technical services team to support integration 

사양

Hardware

Part Number
110-0201-90

Performance Metric

Correlation Tracker
~25개 픽셀의 목표
Inference Time
~10ms
Input Wavelength
EO, MWIR 및 LWIR
Latency to Track Initiation from First Observation
≤100ms, 1 프레임 지연 또는 15ms로 구성 가능
Metadata Output
• 바운딩 박스 영역
• 바운드 박스 위치
• 카테고리 ID
• 객체 클래스 라벨
• 신뢰도
• 타임 스탬프
• 트랙 ID
• 프레임 번호
Moving Target Indication
<표적에 2 x 2 픽셀
Object Classification >60% Confidence
≥표적에 × 있는 6 6 픽셀
Object Classification Types
로터, 고정 윙, 조류, 사람 및 차량이 있는 드론
Simultaneous Targets Tracked
최대는 시스템 종속, 기본값은 16, 구성 가능
Target Detection Confidence Threshold
≥소형 대상의< 경우 60%(32 × 32픽셀), 구성 가능

System Requirement

Deliverables
사용자 그래픽 인터페이스(GUI)
소프트웨어 개발 키트(SDK)
기술 문서
EO Camera
UVC 입력이
있는 4MP 일반(큰 형식은 프레임 속도에 영향을 미침)
Hardware
NVIDIA® ORIN NX/AGX
IR Cameras
• USB가 있는 UVC
• Neutrino LC가 있는 Boson+ USB
가 있는 • Neutrino SX8
Latency (Photons to Display Port)
<150ms
Power
<12W(평균)
<15W(최대)
Video Output
WebRTP, RTSP 및 HDMI

Resources & Support

아래 자산은 이 제품군에 속하는 모든 모델에서 공유됩니다.

Prism C-UAS Datasheet

Datasheet

다운로드

이제 사용 방법 동영상 라이브러리 등을 사용하여 Teledyne FLIR OEM 열화상 카메라 모듈을 통합하는 것이 훨씬 더 쉬워졌습니다!

Deploying AI Object Detection, Target Tracking, and Computational Imaging on Embedded Processors
Introducing FLIR AVP
Integrate AI Decision Support with Prism AI
Guide to Image Signal Processing with Prism ISP
How to Optimize MWIR Performance and Computational Imaging to Simplify Integration
Prism SKR Explained: End to End Target Detection, Tracking and Homing

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* NOTE:  Detection and tracking performance is evaluated using industry standard metrics including F1, mAP/mAR, and modern multi object tracking metrics (HOTA, MOTA), with results dependent on target size, range, and scenario.