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Kit de avaliação Prism SKR

Modelo: 446-0055-00
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In Production
O Prism SKR oferece reconhecimento automático de alvo (ATR) orientado por percepção e em malha fechada e autonomia com pesquisa avançada, seleção de ponto de mira 3D e operação com reconhecimento de terreno. O kit de avaliação Prism SKR é uma solução de hardware e software que permite aos desenvolvedores de sistemas avaliar os recursos Prism SKR antes da integração da plataforma e dos testes de voo. O kit combina o software Prism SKR integrado, uma GUI operacional, um processador NVIDIA Orin NX de 16GB, receptor GPS e piloto automático com IMU integrada. Compatível com câmeras termográficas Boson+, que são vendidas separadamente, o kit inclui hardware de montagem e permite que os operadores detectem classes de veículos comerciais, incluindo SUV, caminhonete e sedã, de locais estacionários, como telhados ou torres. Usando a GUI incluída, os operadores podem identificar e rastrear alvos, geolocalizar detecções em tempo real e exibi-las em um mapa.

Development Kit Contents

  1. NVIDIA Jetson NX Orin with 16GB memory
  2. Sensor (IMU and GPS) housing
  3. Mounting plate
  4. Interface cables
  5. Boson camera (not included in the kit)  

 

Resources & Support

Artigos de notícias e artigos técnicos escritos por especialistas em OEM da Teledyne FLIR para ajudá-lo a integrar seus produtos OEM da Teledyne FLIR.

Para perguntas técnicas, encontre respostas visitando nossas Perguntas frequentes em: flir.custhelp.com

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Considerações sobre o projeto de sensores térmicos infravermelhos para defesa contra drones

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Nota de aplicação

A Guide on Cost-Effective Thermal Lens Integration: What to Know for Defense and Autonomous Vehicle Applications

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Os ativos abaixo são compartilhados por todos os modelos desta família de produtos.

Prism SKR Datasheet

Datasheet

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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

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